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穩(wěn)定擴散 界面實用功能詳解

發(fā)布時間:2024-07-26 15:26:45 瀏覽量:130次

穩(wěn)定擴散 界面實用功能詳解

上一章已經(jīng)介紹了模型、提示詞以及反向提示詞的使用,點擊右側(cè)的生成按鈕就可以生成圖片。本章再簡單介紹一下 Stable diffusion 界面中其他常用的功能,主要目的是幫助新手快速入門,如果你已經(jīng)非常熟悉了,可以跳過。

不廢話,直接進入正題。

一、txt2img文生成圖

從上往下看,Generate 生成按鈕的下面有5個小圖標。

從左往右,第1個是復(fù)用上一次成功出圖的提示詞,第2個是清空當前提示詞,第3個是顯示/隱藏模型列表,第4個是讀取保存在 Styles 列表中的提示詞信息,第5個是將當前提示詞保存為 Styles。

著重介紹一下第3個顯示/隱藏模型的圖標,首次點擊該圖標,下方就會顯示出當前已安裝的各種模型。

從左到右依次是 embedding模型、Hypemetworks模型、Checkpoints模型、lora模型,其中Checkpoint模型就是 Stable diffusion 使用的基礎(chǔ)模型,上一篇有介紹。如果你安裝了模型插件,點擊該選項的時候,對應(yīng)的模型上面就會顯示C站上的封面,類似上圖所示,這樣就不會忘記下載的模型分別是什么樣的。如果你沒有安裝該模型插件,建議安裝一下,挺好用的。

再往下就是 Sampling method 采樣方法,可以理解為圖片使用什么樣的畫風。

一般來說,用默認的 Euler a 就已經(jīng)足夠了,如果你生成的圖片是寫真類的,建議使用 DPM++ SDE Karras 采樣方法,該采樣方法擅長真實圖片,比如模擬照片或者3D圖片。如果你想生成的圖片是偏厚涂效果,可以使用 DDIM 這個采樣方法。

還有其他的采樣方法自己可以去嘗試一下生成幾張圖片,看看有什么區(qū)別,如果懶得嘗試,建議動漫風使用 Euler a 采樣方法,寫實照片使用 DPM++ SDE Karras 就可以。

說完采樣方法,就到右邊的 Sampling steps 采樣迭代步數(shù)。

采樣迭代步數(shù)數(shù)值越大,畫面的細節(jié)也就越多,但是相應(yīng)的出圖時間也就越長,一般使用 20 - 50 就夠了,看個人需求。

在采樣方法的下邊有三個復(fù)選框,分別是 Restore faces 臉部修復(fù)、Tiling 平鋪、Hires. fix 高清修復(fù)。

Restore faces 臉部修復(fù)建議勾上,出圖時對臉部的刻畫就會比較細致,這個功能還是挺好用的。

Tiling 平鋪這個功能沒用過,看網(wǎng)上也沒多少介紹,所以想知道的可以自己去研究一下,這里就不說了。

Hires. fix 高清修復(fù),這個復(fù)選框勾上后下面會出面好幾個選項。

接下來是 Upscaler 放大算法里面有很多選項,一般使用 Latent 相關(guān)的選項,使用此類選項對畫質(zhì)細節(jié)的提升會比較明顯。

Hires steps 高清修復(fù)采樣次數(shù),跟前面的 Sampling steps 采樣迭代步數(shù)一樣,就不重復(fù)了。

Denoising strength 重繪幅度,這個數(shù)字建議在0.6-0.7之間,太高或太低效果都不好。

Upscale by 放大倍率,就是要把圖片放大到什么尺寸,以原始出圖尺寸來計算,這個數(shù)值的大小取決于你的顯存容量,顯存足夠的話,怎么玩都行,不夠的話就會經(jīng)常崩顯存。

接下來是 Height/width 寬高比。

也叫解析度,解析度越高,需要的顯存也就越多,但不論設(shè)置成什么數(shù)值,都要是8的倍數(shù),網(wǎng)上說1280*1280 是極限,但我試過1440*1440也能正常出圖,試2048*2048的時候由于顯存不足沒成功,如果你的顯存足夠可以試試。

這里要注意,尺寸越大就需要更多的元素來對圖片進行填充,也就是說需要更多的提示詞,否則就會出現(xiàn)各種奇形怪狀的生物。

Batch count 連續(xù)出圖,可以一次計算多張圖片,以節(jié)省嘗試的時間。

Batch size 并行出圖,AI會同時計算你要求的圖片數(shù)里,當然同時計算太多的數(shù)量,有可能會導致顯卡過載崩潰。建議使用連續(xù)出圖,雖然時間會長一點,但勝在穩(wěn)定。

CFG Scale 提示詞相關(guān)性,就是生成的圖片跟你的提示詞相關(guān)度有多高,數(shù)值低時像淡彩,數(shù)值高時像厚涂。

seed 隨機種子,產(chǎn)生的每一張圖片都會有一個 seed,將其放到這里之后,接下來產(chǎn)出的圖片都會以這張圖片作為參考。

介紹完左側(cè)到右側(cè),右側(cè)生成圖片的下方有6個按鈕。

文件夾的圖標是打開當前圖片所在的文件夾。

Save 是將當前圖片下載為PNG格式。

Zip 是將當前圖片下載為 zip 壓縮文件。

剩下的3個按鈕就很好理解了,如果需要將當前圖片作為底圖來進行圖生成圖,就點 Send to img2img,如果需要對當前圖片進行局部修改,就點 Send to inpaint,如果需要對當前圖片進行放大處理就點 Send to extras。

二、img2img圖生成圖界面。

提示詞右側(cè)比文生成圖多兩個按鈕,上面一個是 Interrogate CLIP 反推提示詞,下面一個是 Interrogate DeepBooru 深度反推提示詞,這兩個按鈕都可以通過圖片得到提示詞信息,一般情況下推薦使用深度反推,得到的提示詞會比較準確。

其他的參數(shù)與文生成圖一致,唯一不同的是 Denoising strength 這個參數(shù),數(shù)值越低產(chǎn)生的圖片就越像原來的圖片,數(shù)值為 0 時產(chǎn)出的圖片與原始圖片一致,數(shù)值越高,產(chǎn)出的圖片就越放飛自我。

三、PNG Info 圖片信息

這個就很簡單了,放入 Stable diffusion 生成的圖片,右邊會顯示這張圖片的參數(shù)信息,包含模型名稱,種子號碼等等各種信息。

以上就是 Stable diffusion 常用界面的基本介紹,當然還有很多功能沒有說到,但相信這些基礎(chǔ)的功能都明白了之后,別的功能也理解得差不多了。當然后期在介紹插件的時候,也會穿插著介紹一些需要用到的功能,所以這里就先跳過。

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