前言
Stable Diffusion是⼀种深度学习模型，主要⽤于将⽂本描述转化为详细的图像，也可以应⽤于其他图像处理任务 。 这个模型由创业公司Stability AI 与学术研究者合作开发，使⽤了⼀种称为潜在扩散模型（LDM）的扩散模型。最近正好有个活动，参与体验了下阿里云的Stable Diffusion，再此记录一下遇到的问题。
区域功能
从大的方向，我们可以分为如上三个功能块，分别为：模型区、参数调整区以及生成结果区域，下面我们来分别看一下以上三个区域功能如何使用，尤其是参数调整区，核心中的核心，参数调好了，结果就是想要的，参数调整不好了，结果奇丑无比。
何为prompt？
- 在⼈⼯智能领域，Prompt 是⼀个⾮常重要的概念。它是⼀段⽂本或语句，⽤于指导机器学习模型⽣成特定类型、主题或格式的输出。
- ⼴义的讲，Prompt是指⽤户输⼊的⽂本或图像信息，⽬的是知道模型根据⼀些特定的需求⽣成艺术作品。
- ⽂⽣图主要以⽂字来实现这个沟通过程，图⽣图还可以依赖图⽚来传达信息，但图⽣图中也需要⽤到⽂字信息，⽽且同样重要。
- Prompt 的主题⾮常⼴泛，可能包括作品主题、画⻛、形象特点以及⼀些具体包含的要素
- 不同的 Prompt 分别向AI描绘了画⾯⻛格、⼈物体貌、服饰特点、场景内容和⼀些额外的修饰性元素
对于自然语言上特化训练的模型，建议使用描述物体的橘子座位提示词，补课太过于复杂，不然机器不一定能理解，可能会导致在解析上出现偏差
注意
一般来说，靠前的词汇权重会高。所以，最想实现的效果，在最前面写上，紧接着后面跟上修饰词，多个提示提之间用英文的逗号隔开（逗号前权重高）
文生图
内容提示词
文生图的精髓在于提示词，提示词写的好，效果就越好，提示词写的不好，效果图就不好。
比如内容型的提示词，我们可以这样写：
1. 人物主体特征：
服饰穿搭 white dress
发型发⾊ blonde hair, long hair
五官特点 small eyes, big mouth
⾯部表情 smile
肢体动作 stretching arms
2. 场景特征：
室内、室外 indoor / outcloor
⼤场景 forest, city, street
⼩细节 tree, bush, white flower
3. 环境光照：
⽩天⿊夜 day / night
特定时段 morning, sunset
光环境 sunlight, bright, dark
天空 blue sky, starry sky
4. 画幅视角：
距离 close-up, distant
⼈物⽐例 full body, upper body
观察视⻆ from above, view of back
镜头类型 wide angle, Sony A7
5. 通用高画质
best quality, ultra-detailed, masterpiece, hires, 8k
6.特定搞分辨率类型
extremely detailed CG unity 8k wallpaper（超精细的8K Unity游戏CG)
unreal engine rendered (虚幻引擎渲染）
7.花粉提示词
插画风： ilustration, painting, paintbrush
二次元：anime, comic, gamre CG
写实系：photorealistic, realistic, photograph
温馨提示：”
必要的时候，可以借助chatgpt来实现提示词的罗列，比如：我们么想要绘制一幅女孩在咖啡馆里看书的画面，但不知道如何描述这个场景，那么我们借助chatgpt来提供灵感，如下：
可以看出来，生成的内容，还是很不错的。
反向提示词
上面我们介绍了下正向提示词，但是我们可以看到界面上还有个反向提示词的概念，那么，什么是反向提示词？
正向提示词内输⼊的东⻄是想要⽣成的作品，
反向提示词内输⼊的是不希望画⾯⽣成的内容。
鉴于我们所使⽤的多种模型包含⼤量训练图⽚，其中可能存在⼤量低质量图像信息，因此我们需要通过输⼊反向提示词来排除这些内容。
我们可以将常见的一些反向提示词整理出来输入上去：
lowers, error, cropped, worst quality, low quality, jpeg artifacts, out of frame, watermark, signature
- 以任务肖像的反向提示词为例：畸形的，丑陋的，残缺的，毁坏的，不好的⽐例
deformed, ugly, mutilated, disfigured, text, extra limbs, face cut, head cut, extra fingers, extra arms, poorly drawn face, mutation, bad proportions, cropped head, malformed limbs, mutated hands, fused fingers, long neck
- 照片类图片的反向提示词：插图 绘画 素描 艺术 草图
illustration, painting, drawing, art, sketch
采样器
就是这个地方的选项，可以看到，有非常之多…一时都无从下手。其实我们常用的就三种，分别为：
- Euler a ：插画⻛格，ICON，⼆次元图像，⼩场景
- DPM++2S a Karras：写实⼈像，复杂场景刻画
- DDIM：写实⼈像，复杂场景刻画
DPM系列更接近真实世界的效果，Euler 系列会让真实感减弱同事更加富有艺术感
各个采样器之间的对比如下图所示：
迭代步数 (Steps)
⼀般来说采样迭代步数保持在 18-30 左右即可。低的采样步数会导致画⾯计算不完整，⾼的采样步数仅在细节处进⾏优化，对⽐输出速度得不偿失。默认值为25，可以适应于大部分的生产场景。
那么，我们应该如何选择迭代步数呢？下面是一些参考建议：
- 如果正在测试新的提示，并希望快速得到结果以便调整你的输入，使用10-15
- 当找到喜欢的提示词后，将迭代步数调整到25
- 如果正在创建一个人脸、有毛皮的动物活任何具有详细文理的主题，而你觉得生成的图像缺少一些这些细节，可以试着将其调整到40
面部修复
为恢复脸部缺陷⽽训练的附加模型。
平铺图
将⽣成的图⽚拼接在⼀起
高分辨率修复 (Hires. fix)
通俗来说，就是以重新绘制的⽅式对图像进⾏放⼤，并且在放⼤的同时补充⼀些细节。
宽高设置
默认为512512，我们这边可以设置800800的，效果要相对好点儿。
单批次数和单批数量
单批次数：代表生成的批次
单批数量：代表每批生成的图像数量
如果我们将单批次数设置为2，单批数量设置为4，则出来的图片数量就为2*4=8张。（建议生成的批次高点，单批数量少点儿，这样速度快）
提示词引导系数 (CFG Scale)
该值越低时，产⽣越有创意的结果；反之如果该参数越⾼会使得SD尽量去⽣成与Prompt ⼀致的结果。
一般选择7就行。
CFG ⽐例可以分为不同的范围:
- CFG 2 - 6：富有创意，但可能过于扭曲且不符合prompt。对于短prompt可能会很有趣且有⽤
- CFG 7 - 10：推荐⽤于⼤多数提示。创造性和引导⽣成之间的良好平衡
- CFG 10 - 15：prompt很详细且清晰的描述了希望图像看起来像什么时
- CFG 16 - 20：通常不推荐，除⾮prompt⾮常详细。可能会影响连贯性和质量
- CFG > 20：⼏乎从不适⽤
随机数种子 (Seed)
- 当输⼊-1 或点击旁边的骰⼦按钮时，⽣成的图像是完全随机的，没有任何规律可⾔
- 当输⼊其他随机数值时，就相当于锁定了随机种⼦对画⾯的影响，这样每次⽣成的图像只会有微
⼩的变化 - 因此，使⽤随机种⼦可以控制⽣成图像的变化程度，从⽽更好地探索模型的性能和参数的影响
