stable diffusion 入门教程
sd基础
工作原理&入门

输入提示词后 有文本编码器将提示词编译成特征向量,vae编码器将特征向量传入潜空间内,特征向量在潜空间内不断降噪,最后通过vae解码器将降噪之后的特征向量 解码成一个个像素组成的图片
一般选中默认vae模型

解码编码的模型

CLIP值越大,提前停止的越快,我们提示词被数字化的层数越少,提示词的相关性越小。反之越小越能丰富提示词
CLIP终止层数一般为2
其他功能

1.Hires.fix 高清修复
2.Refiner 当渲染到80% 切换另一个模型渲染
3.CFG 一般为5-10 越小ai越自由,越高越靠近提示词
4.随机种子 提示词一样,随机种子一样则可以在不同电脑生成相同图片
5.迭代步数越高 20-30 图片质量越高,步数过高则失真,且消耗更多时间,有时候还没有效果
ADetailer 修复人物的脸
采样方法 DPM++2M
网站,模型推荐
liblib NovelAI hugingface promlib civitai github
majicmix dreamshaper primemix architectrealmix
提示词 语法
英文和英文的标题符号
权重
数字越高权重越高,画面着重描述什么
[cat]=(cat:0.9)
(cat)=(cat:1.1)
{cat}=(cat:1.05)
[[cat]]=(cat:0.9x0.9)=(cat:0.81)
((cat))=(cat:1.1x1.1)=(cat:1.21)
ctrl + 上箭头 可以快捷调节 权重多低都行,过高则不行,会失真
短句与长句
一个一个词的拼写,而不是一句话呢
一个个词组会更准确,而且好调整权重
提示词控制在75个以内,正反向一样,不超过75
起手式
正向 4k masterpiece 会让图片更加精美
反向则用 text blur之类
有修饰词

提示词顺序,越靠前权重越高
no.1 画质词/画风词
no.2 主题 one girl
no.3 环境/场景/构图
no.4 lora
提示词污染
1girl,blue dress,pink hair,green umbrella,
1girl,blue dress,red hair,puple umbrella,

防止提示词尤其是颜色相互渗透 使用break隔开
提示词融合
1girl,cat 猫在女孩身上
1girl And cat 猫娘 (1girl_cat 有同样效果)
[cat|dog] 也有融合效果
{forest:1girl:0.3} 在30%的时候结束画forest
{forest:1girl:0.7} 在70%的时候结束画forest
图生图&高清修复
通过图片加提示词生成结果

使用预设起手式,并添加进提示词

通过插件来快速选择自己想要的提示词
masterpiece,best quality,1girl,police,glamor,in summer,street,

将参考图拖入图生图并增加提示词
masterpiece,best quality,1girl,police,glamor,in summer,street,coat,
增加提示词coat,通过原图再次生图
图生图重绘幅度,不过高也不过低 0.3-0.5结果图与参考图之间差距不会太大
0.5-0.7赋予ai更多想象空间
低于0.3 或大于 0.7则扭曲变形

局部重绘,增加sunglasses提示词


upscale 二次元
GAN 4X Anime6B 适合动漫放大 (Gan生成式对抗网络简称)
重绘幅度 0.3-0.5安全区间 0.5-0.7ai自由领域
放大倍数x2 512 变为1024
文生图界面


文生图界面的放大需要锁定种子

再次点击小图标来到图生图,再次放大

无需锁定种子

再次放大 模型放大


从512缩放到1024

controlnet
风格转换 softedge
最开始能通过线条处理还原参考图的只有canny
canny 硬边缘 canny将参考图通过细线勾勒出来 架构基于相邻像素计算差值,死板,图片会出现莫名奇妙的元素
softedge 全能模型 将主体勾勒

开启插件controlnet
pidinet 与 hed
hed 保留图片更多细节,完整性好 建筑,场景
pidinet 能够更好保留主体,忽视细节 人物

使用真实系的模型,将二次元图片好好描述

线稿上色 Lineart
lineart多用于线稿上色动漫类图像处理
mj 生成线稿


点击爆炸按钮后,会有去下载插件,如控制台显示git网络失败,手动去下载到相应目录解压


最好宽高比 和原来图片一样 也就是宽度和高度
controlnet-2
openpose 姿态管理

姿态成功控制

dw_openpose_full效果最好
根据参考图图片高宽一致
depth [空间关系]
场景 比如教堂
softedge + depth
控制线条分布 + 深度

depth

预处理用了hedsafe
softedge
负面提示词这里因为是建筑,所以去除finger有关

可以通过提示词来改变教堂颜色
人物
softedge openpose depth ipadapter
线条分布 绑定骨骼 空间关系 面部特征迁移/风格一致性
tile
参考图模糊,再分区块重采样 结果图细节更丰富


可以将图片拖入controlnet的单张图片,再次tile。可以看到叶子的纹路
controlnet Ipadapter
ipadapter 可以去hugingface里下载,根据后缀放在指定目录
换脸
材质迁移
风格迁移
换脸

生成一张图片,为参考图

将参考图拖进ipadapter
写实换脸,上传了自己的图片

材质迁移
ipdapter

softedge

depth

midas也不错

材质很重要,如果用下图材质则使用crystal materials

Ipadapter-1
风格迁移
选择综合性强的大模型 dreamshaper

生成参考图

风格转换 style transfer


点击生成,

生成成功后,高清放大



直接更换风格
甚至可以根据动漫角色的画风,直接变换
ipadapter与openpose综合运用
controlnet unit1 ipadapter

生成骨骼图

controlnet unit2 openpose

写提示词增加lora

要和骨骼图一样比例

有lora则更靠近赫敏的图片
综合案例使用
室内设计
大模型选择 Architecturerealmix

unit 1 mlsd处理完只包含直线

unit 2

生成毛坯房
Unfinished, nothing, no furniture, rough, house interior
精装修
ModernRoomDesign,Interior design,modern simplicity,green,(masterpiece),(high quality),best quality,real,(realistic),super detailed,(full detail),(4k),modern,fashion,grand,vista,(high floor:1.2),


去到图生图

改变关键词然后图生图
如果成品出来还想改变,继续图生图
如果想要壁纸变成自己图片的风格,通过勾选上传独立的控制图像
使用ipadapter,进行渲染
如果没有空间深度则继续使用depth
stable diffusion基础[liblib]
正向提示词
人物特征
1girl,solo,
suspender dress,headdress,delicate eyes,beautiful face,shallow smile,snow-white skin,elegant standing,
场景特点
outdoor,blue sky,white clouds,flowers,grass,
场景设定 [天气与光线与白天和黑夜]
day,night sunset,rain shrong rim light
movie light,light tracking,
场景形容词
beautifful ,happy
生图标准 [画质与风格]
8k,highest quality,high resolution
Comic Watercolor Realistic Abstract
1girl,solo,
suspender dress,headdress,delicate eyes,beautiful face,shallow smile,snow-white skin,elegant standing,
outdoor,blue sky,white clouds,flowers,grass,
movie light,light tracking,
beautiful,happy,
8k,highest quality,high resolution,
realistic,extreme detail
负向
low quality,blurry,bad proportions,cropped,watermark
ugly,bad body,missing fingers,extra feet
NSFW text logo
参数
eular a画笔选择,根据推荐来,其实都差不多
步数15-25,过高也不会有用
comfyui尝试

sd 挂lora+汉化工作流
图片有元数据
可以通过拉取图片来获得工作流

comfyui 大部分问题可以通过离线安装的方式解决 google可以解决。每当报错
通过日志去查看,工作流报红,缺模型就安装模型,缺插件安装插件,缺什么装什么
stable diffusion 入门教程的更多相关文章
- Stable Diffusion魔法入门
写在前面 本文为资料整合,没有原创内容,方便自己查找和学习, 花费了一晚上把sd安装好,又花了大半天了解sd周边的知识,终于体会到为啥这些生成式AI被称为魔法了,魔法使用前要吟唱类比到AI上不就是那些 ...
- Stable Diffusion 关键词tag语法教程
提示词 Prompt Prompt 是输入到文生图模型的文字,不同的 Prompt 对于生成的图像质量有较大的影响 支持的语言Stable Diffusion, NovelAI等模型支持的输入语言为英 ...
- AI 绘画咒语入门 - Stable Diffusion Prompt 语法指南 【成为初级魔导士吧!】
要用好 Stable Diffusion,最最重要的就是掌握 Prompt(提示词).由于提示词对于生成图的影响甚大,所以被称为魔法,用得好惊天动地,用不好魂飞魄散 . 因此本篇整理下提示词的语法(魔 ...
- CTF必备技能丨Linux Pwn入门教程——格式化字符串漏洞
Linux Pwn入门教程系列分享如约而至,本套课程是作者依据i春秋Pwn入门课程中的技术分类,并结合近几年赛事中出现的题目和文章整理出一份相对完整的Linux Pwn教程. 教程仅针对i386/am ...
- CTF必备技能丨Linux Pwn入门教程——利用漏洞获取libc
Linux Pwn入门教程系列分享如约而至,本套课程是作者依据i春秋Pwn入门课程中的技术分类,并结合近几年赛事中出现的题目和文章整理出一份相对完整的Linux Pwn教程. 教程仅针对i386/am ...
- CTF必备技能丨Linux Pwn入门教程——环境配置
说在前面 这是一套Linux Pwn入门教程系列,作者依据Atum师傅在i春秋上的Pwn入门课程中的技术分类,并结合近几年赛事中出现的一些题目和文章整理出一份相对完整的Linux Pwn教程. 问:为 ...
- AI绘画提示词创作指南:DALL·E 2、Midjourney和 Stable Diffusion最全大比拼 ⛵
作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech ...
- wepack+sass+vue 入门教程(三)
十一.安装sass文件转换为css需要的相关依赖包 npm install --save-dev sass-loader style-loader css-loader loader的作用是辅助web ...
- wepack+sass+vue 入门教程(二)
六.新建webpack配置文件 webpack.config.js 文件整体框架内容如下,后续会详细说明每个配置项的配置 webpack.config.js直接放在项目demo目录下 module.e ...
- wepack+sass+vue 入门教程(一)
一.安装node.js node.js是基础,必须先安装.而且最新版的node.js,已经集成了npm. 下载地址 node安装,一路按默认即可. 二.全局安装webpack npm install ...
随机推荐
- k8s——kubctl命令基础
语法 kubevtl [command] [type] [name] [flags] command: 指定要对一个或多个资源执行的操作,例如,`create`,`get`,`describe`,`d ...
- (数据科学学习手札161)高性能数据分析利器DuckDB在Python中的使用
本文完整代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,就在几天前,经过六年多的 ...
- kettle从入门到精通 第五十七课 ETL之kettle调用存储过程
1.之前有个同学说他使用kettle执行一坨sql语句时,kettle直接卡死掉了.我给出的建议是使用存储过程,果不其然使用存储过程顺利解决问题. 今天我们一起来学习下kettle如何调用存储过程,这 ...
- Linux扩展篇-shell编程(五)-流程控制(一)-if语句
基本语法: (1)单分支 if [ condition ];then statement(s) fi 或 if [ condition ] then statement(s) fi (2)多分支 if ...
- PMP 变更专题
在浏览器Console中输入下列对应命令 document.getElementsByTagName('video')[0].requestPictureInPicture()--进入画中画 docu ...
- 网络诊断工具nslookup的使用
nslookup 是一个网络诊断工具,用于查询域名系统(DNS)记录,将域名解析为IP地址,或者查询其他DNS记录类型,如MX(邮件交换记录).CNAME(别名记录)等.以下是一些常见Linux发行版 ...
- HTML/CSS复习
CSS复习 HTML语义化 有利于SEO(搜索引擎优化) 便于阅读,修改 对盲人等不方便浏览网页的人来说比较方便 盒模型 盒模型有border-box和content-box两种,默认是content ...
- 异步任务处理注解方法@Async实现异步多线程
异步任务处理注解方法@Async实现异步多线程 1.定义配置类,设置参数2.定义任务执行类3.执行Spring 中的ThreadPoolExecutor是借助JDK并发包中的java.util.con ...
- requests的使用
准备工作 安装request库 pip install request 实例引入 get方法实现GET请求,返回一个Response对象,存放在变量r中,分别输出响应的类型.状态码.响应体的类型.内容 ...
- Linux开机启动三种方式
有的时候,我们开机启动一些命令或者是一段脚本,又或者是开机启动自定义的服务. 下面归纳了2种实现的方式. 方式1-开机启动命令 vim /etc/rc.local #添加你想执行的命令 chmod + ...