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我的Stable Diffusion學(xué)習(xí)之旅-技術(shù)討論與分享
發(fā)布時間：2024-07-02 14:15:40 瀏覽量：228次
我的Stable Diffusion學(xué)習(xí)之旅-技術(shù)討論與分享
今天終于花了好幾個小時，正式開始學(xué)習(xí)Stable Diffusion（簡稱SD），感受到了學(xué)習(xí)新技能的不易。學(xué)習(xí)技術(shù)，需要付出時間和努力，但收獲也是相當(dāng)大的。
先從最簡單的文生成圖開始，正面提示詞是告訴模型你想要生成的內(nèi)容，負面提示詞則是告訴模型避免的元素。這個過程有點像MJ的提示詞，感覺挺有意思。
關(guān)于模型、采樣方法、迭代步數(shù)、提示詞權(quán)重、種子數(shù)等要素都需要注意。模型選擇在云電腦范圍內(nèi)挑選，在以后可以考慮在自己的電腦上運行。
Stable Diffusion提供了多種采樣方法以適配不同的應(yīng)用場景。在使用過程中很重要的是多測試幾種采樣方法，選擇適合當(dāng)前情況的方法。
- Euler a：富有創(chuàng)造力，不同的步數(shù)可以產(chǎn)生不同風(fēng)格的圖片，超過30~40步基本就沒有明顯提升
- Euler：是最簡單、最常見基礎(chǔ)的算法，速度最快
- DDIM：收斂快，一般20步就差不多了
- LMS：是eular的延伸算法，相對更穩(wěn)定，大約30步就比較穩(wěn)定了
- PLMS：對LMS的再改進
- DPM2：是DDIM的一種改進版，速度大約是DDIM的兩倍
一般真人生成筆者都采用前綴是DMP++的幾種方法，并且采樣方法并非絕對，當(dāng)某種方法效果不佳時可以嘗試其他方法。
經(jīng)過一些測試，發(fā)現(xiàn)使用不同的采樣方法和模型會產(chǎn)生不同的效果。持續(xù)學(xué)習(xí)是非常重要的，希望不久之后能有更多的進步。
這是用DPM++ 2M Karras跑出來的
不同的步數(shù)和采樣方法會對結(jié)果產(chǎn)生影響，需要不斷嘗試和優(yōu)化，才能得到滿意的效果。
明天將繼續(xù)深入研究文生成圖技術(shù)，期待更多的進步和創(chuàng)新！
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