stable diffusion界面介绍(AI绘画教程第一节内容)

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stable diffusion 界面介绍(AI 绘画教程第一节内容)

Stable Diffusion,简称 SD,是一款引领 AI 绘画教程领域的前沿工具。它的界面基础相当强大,但由于每个用户的需求和配置都不尽相同,SD 的使用方法并没有通行的规范。本文将为您提供一些简单的入门指南,帮助您更好地理解和使用 Stable Diffusion。

了解界面

Stable Diffusion 的界面,以其强大而多样的功能而著称。从文生图(根据文本提示生成图像)到图生图(根据提供的图像和文本提示生成图像),以及更多的图像优化功能,SD 为创作者提供了广泛的选择。界面还包括显示图像基本信息的选项,以及模型合并和模型训练功能。

描述语的重要性

在使用 Stable Diffusion 时,描述语扮演着至关重要的角色。描述语可以分为正向和负向描述,它们也被称为标签或提示词。正向描述语应当更加精确和细致,以便给 AI 更多的自由发挥空间,而负向描述语则是用来避免不想生成的内容。正向描述语可以包括一些高质量、画面描述和其他有助于创作的词汇,而负向描述语则应包括那些你不想出现在图像中的元素。

五个小图标

在 SD 的界面中,您会注意到五个小图标,它们分别用于不同的功能:

  1. 复原上次生成图片的提示词(自动记录)
  2. 清空当前所有提示词
  3. 打开模型选择界面
  4. 应用选择的风格模板到当前的提示词
  5. 存档当前的正反向提示词

采样方法

采样方法是生成图像时的一项关键考虑因素。您可以根据您的需求选择不同的采样方法,包括使用特定的 checkpoint 并使用脚本运行网格图,或者选择不同的模型和参数以获得惊喜和变化。不同的参数值会影响生成的多样性,因此您可以根据具体情况微调 eta 和 sigma 参数。

采样步数

稳定扩散的采样步数决定了图像生成的质量和多样性。一般来说,步数越多,生成的图像质量越高,但默认值是 25 步。根据您的需求,您可以在不同情况下使用不同的步数,例如,测试新提示时使用 10-15 步,找到喜欢的提示后将步数增加到 25,或者对于有毛皮或纹理的主题,将步数提高到 40 以保留更多细节。

长宽尺寸(分辨率)

图像的长宽尺寸并不是越大越好,最佳范围通常在 512 至 768 像素之间,这可以适用于不同类型的图像,如正方形图、人像肖像和风景画。此外,图像的长宽尺寸必须是 8 的倍数。如果需要更高分辨率的图像,建议首先使用 SD 模型生成图像,然后再使用适当的模型进行放大。

生成批次和每批数量

您可以根据需要设置生成批次和每批数量,以决定同时生成多少图像。增加每批数量可以提高性能,但需要更多的 VRAM。通常情况下,每批数量保持为 1。

提示词相关性 CFG

提示词相关性 CFG 用于提高生成结果与提示的匹配度。不同的数值范围适用于不同的提示类型和目标。一般建议使用 CFG 值在 7 左右,以平衡创造力和生成结果的匹配度。

随机种子(Seed)

在生成每张图像时,随机种子用于确定扩散的初始状态。如果您不确定随机种子的设置,可以选择使用随机的种子,以获得不同的图像结果。

Stable Diffusion 是一款强大的工具,可以帮助您在创造艺术和图像时发挥创造力。通过理解界面基础、合理设置描述语和参数,以及选择合适的采样方法,您可以在 SD 中开辟视觉的新境界,创造出独一无二的图像作品。无论您是新手还是专业创作者,Stable Diffusion 都可以为您提供无限的创作可能性。愿您的创作之路充满惊喜与创新!

正文完