Stable Diffusion使用方法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Stable Diffusion使用方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

SD的本地安装教程有很多我就不重复了,这里主要是记录我在使用SD Webui的过程中遇到的问题,总结的一些提升出图效率,出好图概率的经验。

先搞几张看看效果

二次元妹妹 + 高达 = ?

Stable Diffusion使用方法

 Stable Diffusion使用方法

 Stable Diffusion使用方法

Stable Diffusion使用方法

 Stable Diffusion使用方法

 

Ok,以上只是一小部分成品 ,属于是抛砖引玉之作。

我当时设置的参数出的图效果很是不错,手指基本完好。接下来告诉你怎么快速上手。

WebUI的使用

webui汉化

extentions , availabled可用的,选择配置地址(默认https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-extensions/master/index.json),取消勾选下方的localization(本地化),点加载load from

搜索框输入:CN,选择Simplified Chinese localization, recommend using with Bilingual Localization.

安装后 点apply and restart (还不是中文)

继续选择setting->interface ,拉到最后选择中文,在点击当前页的save setting就行了。

Stable Diffusion使用方法

extentions里面还有很多官方带的功能组件,可以自行下载。

使用的model

常用的亚洲人像 chilloutmix 系列可以先用来上手,下载后放在models/Stable-diffusion(一般都要4G到8G左右)

风格化的LORA,下载后放在models/Lora目录,不用也能出图(例如我这里使用的高达gundamRX782OutfitStyle_v10,一般都在140M左右)

参数设置

1.Hires.fix 修复、放大

        一开始测试prompt和其他参数的时候,可以先不勾选,快速验证出图。确定好其他参数之后勾选,hires steps一般得到20左右,越多质量越好,速度越慢。

太低的话可能导致出图边灰,颜色变淡。

放大算法用默认的latent效果就不错了。

upscale by :2 默认的2倍放大也够了。

因为有了AI放大修复的功能,所以出图的时候分辨率设置512*768出来的图也很清晰的。

2.采样方法 sampler:DPM++

        用那几个DPM++开头的就行。

        采样步数sample steps :20

值越高质量高速度慢

3.分辨率

        一般设置512*768比较多,要看具体的模型,随意设置出来的效果很差

4.batch count生成批次和batch size每批数量

        batch count 执行生成的批次

        batch size 每批次生成的数量(消耗更大的内存来提高生成的质量)

5.提示词相关性CFG scale:7

        一般默认就好,如果你的提示词比较具体(又长又臭)就调到8、9试试,越低越有创造性,但是效果就不好说了。

6.seed随机数种子:-1

        一开始出图就默认-1,或者用其他大佬设定的值。如果是随机出图-1,出到自己要的还想继续出就点一下

Stable Diffusion使用方法

 复用上一次的随机种子

SD值得我们继续深入研究,因为它是开源的,可能性将被无限发大。

正所谓 不畏浮云遮望眼,只缘身在最高层

能看到这的都不容易,必须给点奖励。

Stable Diffusion使用方法

 想复现的自己用 chilloutmix_ni+ 高达风格化lora试试吧。

下面资源包含了高达风格化lora的文件和一部分效果不错的高达娘(有一些可能文章发不出来),还有prompt和参数设置的案例。

https://download.csdn.net/download/Yang9325/87740659文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-428682.html

到了这里,关于Stable Diffusion使用方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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