AI 绘画Stable Diffusion 研究(四)sd文生图功能详解(上)

简介: AI 绘画Stable Diffusion 研究(四)sd文生图功能详解(上)

大家好,我是风雨无阻。


通过前面几篇AI 绘画Stable Diffusion 研究系列的介绍,我们完成了Stable Diffusion整合包的安装、模型ControlNet1.1 安装、模型种类介绍与安装,相信看过教程的朋友们,手上已经有可以操作实践的Stable Diffusion 环境了。


那么本篇文章将给大家带来 Stable Diffusion 最重要也是使用最多的文生图功能介绍,由于内容比较多,这里会分成上、下两篇文章进行介绍。


今天为大家带来的是 AI 绘画Stable Diffusion 研究(四)sd文生图功能详解(上)。


大家进入到web ui 页面后,首先看到的是下面这个界面。



上图一目了然的标注了文生图界面大致的功能。

接下来,就详细讲解一下每个功能的使用方法和注意事项。


1、模型选择区域

模型对于 SD 绘图来说非常重要,不同的模型类型、质量会很大程度的决定最终的出图效果。


2、功能栏

包括了常见的 文生图、图生图、后期处理等常用功能。不同的功能页面也不同,在这里,我们先针对经常使用的文生图模块页面来进行讲解。


3、正向提示词

正向提示词prompt &tag**: 如果大家使用过 ChatGPT 就应该知道 Prompt 是什么。说的直白点就是我们想让 SD 帮忙生成什么样的图的描述,比如角色或场景等,**需要使用英文进行描述


正向Prompt &Tag 改善画质用的 Tag ,适用于二次元风格,可以考虑搭配不同的模型使用:

(masterpiece:1.2), best quality, masterpiece, highres, original, extremely detailed wallpaper.oerfect lighting,(extremely detailed CG:1.2), drawing, paintbrush


4、反向提示词

反向提示词 Prompt&Tag : 就是告诉SD 生成图里 ,不想出现的内容, 需要使用英文进行描述


通用反面 Tag,保底不出古神用的 Tag,适用于二次元风格,可以考虑搭配不同的模型使用:

NSFW, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality,(monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (ugly:1.331),duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:l.331), mutated hands, (poorly drawnands:1.5), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331),missing arms:1.331), (extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051),unclear eyes:1.331), lowers, bad hands, missing fingers, extra digit,bad hands, missing fingers.((extra arms and legs)))


5、生成按钮

调整完其他设置后,点击生成,开始生成图片,也可以不做调整。


6、采样迭代步数

AI 绘画的过程是将纯噪点图,变为高清图的一个过程,采样迭代步数,就是这个过程需要的步数,随着步数的增加,图片的细节也不断增多。


采样迭代步数不能设置太小,也不能设置太大。设置太小,图片效果就不好;设置太大, 生成图花的时间就越长,如果超过40 步以后,那么画面的变化是基本看不出来。


采样迭代步数,推荐 20-30 之间,通常28是一个不错的值。


7、采样方法

采用什么样的绘画方式算法,以及“画多少笔” 来绘图,一定程度上决定出图的质量。

以下是 每个采样方法,对应生成步数的效果。


如图:





综合以上参考,根据出图质量、采样步数的对比,对于新手朋友来说 推荐无脑使用:DPM adaptive 采样方法


8、出图显示区域

9、出图大小

出图大小 :默认 512**512 像素 ,因为模型训练时,都是使用这个尺寸,因此效果最好,所以一般保持默认即可,当然如果要出 3:2 的图,也可以设置为: 512* 768 , 768*512 。

根据自己的需要进行调整,也可以不用调整。出图越大,对于显卡要求越高。


10、出图数量

出图数量=总批次数x每批数量。

每批的数量越多:需要的显存越大。

总批次越多:根据实际经验,生成的图片质量要好一些,但是花的时间越长。

可根据自己的需求和电脑配置进行选择。


11、出图存储目录

可以查找历史出图


12、随机种子

模仿别人的图,需要进行调整,一般不用调整。


13、面部修复

面部修复,首先需要在设置中,按如下选项进行设置 :



然后依次点击:保存设置,重载前端,让其生效:


14、高分辨率修复

因为我们出图是512*512, 如果要放大,比如1024x1024 ,就需要勾选高分辨率修复功能。


A、放大算法选择推荐

真实风格推荐选择:R-ESRGAN 4x+


动漫风格推荐选择:R-ESRGAN 4x+ Anim


B、放大倍数

根据电脑配置进行选择

显卡显存高 选择 2-3倍

显卡显存不高,选择1.5-2倍


15、提示词引导系数(CFD Scale):

提示词引导系数,是控制提示词与生成的图像相关性 ,可以理解为 “越小AI越自由发挥” ,一般推荐数值为5-15之间,默认为 7 。

如果数值太大,会出现锐化、线条变粗的效果;

如果太小AI就自由发挥了,不看 Tag, 同时图像的饱和度也会偏低。


参考以下对比图:



16、随机种子:

随机种子是生成过程中所有随机性的源头, 每个种子都是一幅不一样的画。

默认的 -1 是代表每次都换一个随机种子,生成的每张图就不同。由随机种子,生成了随机的噪声图,再交给AI进行画出来。

使用固定的随机种子 ,可控制生成图与之前的图更相似。


17、保存

针对部署到本地的,意义不大。

如果针对部署到服务器上的,点击保存后,就可以下载。


18、打包下载

生成多张图的时候,图片会打包到压缩包内,就可以下载,本地基本用不到。


19、发送到图生图、发送到重绘、发送到后期处理,这三个功能,这里就先不做介绍。后边介绍图生图功能的时候再做详细说明。


20、图标功能介绍


图标1: 箭头 从提示词或上次生成的图片中,读取生成参数。

图标2: 清空提示词

图标3: 快捷显示隐藏扩展模型

图标4: 预设样式,保存反向提示词。


21、Tag 加权、减权用法简单说明

大家可能会经常看到别人发的 Tag 里面会有一些符号?比如大小括号等等。这些属于进阶用法,这里仅仅简单提及一下。

这里以 Tree 这个 Tag 作为例子进行说明。

(Tree) : 加权重,这是1.1倍。

((Tree)) :括号叠加,这是 1.1*1.1=1.21倍。

[Tree] :减权重,一般用的少。减权重也一般就用下面的指定倍数。

(Tree:1.5) 指定倍数,这里是1.5倍的权重,还可以 (Tree:0.9) 达到减权重的效果。


好了,今天的内容就到这里,下一篇将给大家详细讲解提示词的规则和写作技巧,敬请期待!



相关文章
|
5月前
|
人工智能 编解码 芯片
【AI绘画】你有多久没有打开SD了?
曾几何时,Stable Diffusion的复杂参数令人崩溃,如今即梦、可灵等AI工具已让生成图片变得轻而易举。哩布哩布发布2.0升级公告,看似迈向更易用的未来,却也悄然为那个钻研模型、拼接工作流的“拓荒时代”奏响终章。技术迭代飞快,但那份对创造的热爱与探索精神,永不褪色。
865 9
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
深度解析Playwright MCP:功能、优势与挑战,AI如何提升测试效率与覆盖率
Playwright MCP通过AI与浏览器交互,实现自然语言驱动的自动化测试。它降低门槛、提升效率,助力测试工程师聚焦高价值工作,是探索性测试与快速验证的新利器。
|
6月前
|
SQL 人工智能 搜索推荐
Dataphin功能Tips系列(71)X-数据管家:数据资产运营的「AI外挂」
在企业数据治理中,数据资产规模庞大、字段繁多,手动录入效率低且易出错。Dataphin推出「X-数据管家」,利用大模型智能生成标签、描述及字段类型等信息,支持一键批量上架,大幅提升资产运营效率。
221 0
人工智能 移动开发 JavaScript
280 0
|
6月前
|
人工智能 测试技术 项目管理
测试不再碎片化:AI智能体平台「项目资料套件」功能上线!
在实际项目中,需求文档分散、整理费时、测试遗漏等问题常困扰测试工作。霍格沃兹推出AI智能体测试平台全新功能——项目资料套件,可将多个关联文档打包管理,并一键生成测试用例,提升测试完整性与效率。支持套件创建、文档关联、编辑删除及用例生成,适用于复杂项目、版本迭代等场景,助力实现智能化测试协作,让测试更高效、更专业。
|
6月前
|
存储 人工智能 测试技术
用AI提升测试效率:智能体平台的「需求文档管理」功能上线啦!
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能体测试平台,全新「需求文档管理」功能助力高效测试准备。集中管理需求文档,支持多种上传方式,智能生成测试用例,提升测试效率与准确性,助力迈向智能化测试新时代。
|
8月前
|
存储 人工智能 前端开发
从零构建智能对话助手:LangGraph + ReAct 实现具备记忆功能的 AI 智能体
本文系统介绍了基于 LangGraph 框架构建具备记忆能力的 ReAct(Reasoning + Action)智能体的技术实现方法。ReAct 智能体结合语言模型的推理能力与外部工具的执行能力,通过“思考-行动-观察”循环机制,实现复杂任务的自主处理。文章详细讲解了 LangGraph 的图结构设计、状态管理、工具集成与记忆系统等关键技术,并通过代码示例演示了从基础工作流到高级智能体系统的构建过程。最终实现的智能体具备多轮对话、工具调用、结果反馈与上下文记忆能力,为开发下一代智能应用提供了技术基础。
1308 1
|
5月前
|
人工智能 运维 Kubernetes
Serverless 应用引擎 SAE:为传统应用托底,为 AI 创新加速
在容器技术持续演进与 AI 全面爆发的当下,企业既要稳健托管传统业务,又要高效落地 AI 创新,如何在复杂的基础设施与频繁的版本变化中保持敏捷、稳定与低成本,成了所有技术团队的共同挑战。阿里云 Serverless 应用引擎(SAE)正是为应对这一时代挑战而生的破局者,SAE 以“免运维、强稳定、极致降本”为核心,通过一站式的应用级托管能力,同时支撑传统应用与 AI 应用,让企业把更多精力投入到业务创新。
648 30
|
5月前
|
人工智能 缓存 运维
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
本文介绍联调造数场景下的AI应用演进:从单Agent模式到多Agent协同的架构升级。针对复杂指令执行不准、响应慢等问题,通过意图识别、工具引擎、推理执行等多Agent分工协作,结合工程化手段提升准确性与效率,并分享了关键设计思路与实践心得。
909 20
【智造】AI应用实战:6个agent搞定复杂指令和工具膨胀
|
5月前
|
设计模式 人工智能 自然语言处理
3个月圈粉百万,这个AI应用在海外火了
不知道大家还记不记得,我之前推荐过一个叫 Agnes 的 AI 应用,也是当时在 WAIC 了解到的。
652 2

热门文章

最新文章