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图生图 (img2img) 相较于文生图 (txt2img)，因存在参考图片的基础上创作，其可控性自然更强。下面从图生图的几个应用方向出发，详述其功能特性。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-561005.html
顾名思义，就是通过图片反推关键词，不过作为附加功能首次使用时，需在线下载相应的模型包。有可能退出来的描述信息并不是非常准确文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-561005.html
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1、Stable Diffusion是什么 Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词（英语）指导下产生图生图的翻译。 Stable Diffusion是由德国慕尼黑大学机器视觉
![[linux-sd-webui]之img2img](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/598567-1.png)
AUTOMATIC1111 GUI: A Beginner\\\'s Guide - Stable Diffusion Art AUTOMATIC1111 (A1111 for short) Stable Diffusion webui is the de facto GUI for advanced users. Thanks to the passionate community, most new features come to https://stable-diffusion-art.com/automatic1111/#Text-to-image_tab 1.参数 inpaint upload：允许上传单独的mask，而不是绘制。 mai
本篇文章将深入探讨如何在Stable Diffusion WebUI上进行各项参数的调整。将以txt2img为主要讨论对象，探讨诸如基本设定Sampling method以及CFG scale等参数的调整，以及这些参数之间的相互影响。 对于还未安装Stable Diffusion WebUI的小伙伴，可以参阅上一篇文章 Stable Diffusion WebUI 本地安装
本次将跟读者讲一下如何通过C#请求sd webui api 【txt2img】接口，如果读者觉得文章有用，请给【点个赞】吧，有问题可以评论区提问。 启动webui时，需加上【–api】 命令以保证api接口可以被调用。如果需要设置密码，可以通过【–api-auth 账号:密码】和【–gradio-auth 账号:密码】
之前我介绍了SD的安装过程，那么这篇将介绍怎么使用SD SD安装好之后，我们只有一个默认的模型。这个模型很难满足我们的绘图需求，那么有2种方法。 1是自己训练一个模型（有门槛）2是去网站上找一个别人练好的模型。 很显然的，我需要选择第二种方法。 那么现在最主流
Sampling steps ：采样步骤”：“迭代改进生成图像的次数；较高的值需要更长的时间；非常低的值可能会产生糟糕的结果”， 指的是Stable Diffusion生成图像所需的迭代步数。每增加一步迭代，都会给AI更多的机会去比对提示和当前结果，并进行调整。更高的迭代步数需要更多的计
用了很久的Stable Diffusion，但从来没有好好解析过它内部的结构，写个博客记录一下，嘿嘿。 https://github.com/bubbliiiing/stable-diffusion 喜欢的可以点个star噢。 Stable Diffusion是比较新的一个扩散模型，翻译过来是稳定扩散，虽然名字叫稳定扩散，但实际上换个seed生成的结果就完全不
在Stable Diffusion网络中，通常会下载社区中的LoRA模型，并对CLIP模型和Unet的CrossAttention的线性层进行微调。相应的被微调的层会有 \\\'lora_up\\\' 和 \\\'lora_down\\\' 两组参数，分别对应上述的 A 和 B 矩阵。参考高手的代码，只需根据LoRA保存的层的名称找到Stable Diffusion对应的参数，然后对原
用了很久的Stable Diffusion，但从来没有好好解析过它内部的结构，写个博客记录一下，嘿嘿。 https://github.com/bubbliiiing/stable-diffusion 喜欢的可以点个star噢。 Stable Diffusion是比较新的一个扩散模型，翻译过来是稳定扩散，虽然名字叫稳定扩散，但实际上换个seed生成的结果就完全不
