Stable diffusion UI 介绍-文生图

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Stable diffusion UI 介绍-文生图。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。

Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion
1.提示词: 你希望图中有什么东西
2.负面提示词:你不希望图中有什么东西

Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion
选用了什么模型

Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion

使用参数
1.采样器 sampling method
使用什么算法进行采样
2.采样迭代步数 sampling steps
生成图像迭代的步数,越多越好,但是生成速度越大越慢
Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion
3. 宽度和长度
生成图片的大小 按照模型的比例 来设置好点

4.生成批次
一次生成4批次图像
Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion
5.批次数量
调整批量

6.提示词相关性
Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion

7.种子 seed
大致控制生成的内容方向

Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion

  1. 每次生成都会保存到电脑里面
    seed可以复制到随机种子控制生成内容
  2. 也可以保存为zip里面
  3. 保存到图生图里面操作
  4. 保存到附加图片信息里面去

面部修复
Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion
Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion
Stable diffusion UI 介绍-文生图,stable diffusion
B站学习
学习视频链接文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-837064.html

到了这里,关于Stable diffusion UI 介绍-文生图的文章就介绍完了。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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 文生图模型之Stable Diffusion

    参考文章地址 利用文本生成图片,进一步衍生到inpainting功能 autoencoder CLIP text encoder tokenizer最大长度为77(CLIP训练时所采用的设置),当输入text的tokens数量超过77后,将进行截断,如果不足则进行paddings,这样将保证无论输入任何长度的文本(甚至是空文本)都得到77x768大小

    2024年02月11日
    浏览(31)
  • stable diffusion实践操作-文生图

    本文专门开一节写 文生图 相关的内容,在看之前,可以同步关注: stable diffusion实践操作 详细信息: 底模:SD 1.5 Lora:baihuaniang_1.0 正向提示词: 反向提示词: CLP终止层数:2 迭代步数:25 采样模式(Sampler):DPM++ 2M Karras 提示词引导数(CFG Scales):11 随机数种子(seed):2514

    2024年02月10日
    浏览(38)
  • AIGC:文生图模型Stable Diffusion

    Stable Diffusion 是由CompVis、Stability AI和LAION共同开发的一个文本转图像模型,它通过LAION-5B子集大量的 512x512 图文模型进行训练,我们只要简单的输入一段文本,Stable Diffusion 就可以迅速将其转换为图像,同样我们也可以置入图片或视频,配合文本对其进行处理。 Stable Diffusion的

    2024年02月15日
    浏览(31)
  • 【文生图系列】Stable Diffusion原理篇

    “文生图”,或者AI绘画,最近异常火爆,输入一些描述性的语句,AI就能够生成相应的画作。甚至引发了一个问题:AI会不会替代原画师?AI通过学习和分析大量的数据,学习到各种各样的绘画技巧和风格,相比于人类,花费更短的时间和更低的成本,就能创作出很优秀的作

    2024年02月11日
    浏览(38)
  • Stable Diffusion教程(5) - 文生图教程

    配套视频教程: https://v.douyin.com/UyHNfYG/  文生图界面标注如下 提示词内输入的东西就是你想要画的东西,反向提示词内输入的就是你不想要画的东西 提示框内只能输入英文,所有符号都要使用英文半角,词语之间使用半角逗号隔开 1.1 一般原则 一般来说越靠前的词汇权重就

    2024年02月08日
    浏览(33)
  • Stable Diffusion 系列教程 | 文生图 - 提示词

    目录 1.提示词 基本的规则 2.提示词分类 2.1内容性提示词 2.2 画风艺术派提示词 2.3 画幅视角 2.4画质提示词 3 反向提示词 3.1 内容性反向提示词 3.2 画质性反向提示词 4 实例分析 5 权重 5.1 方法一 5.2 方法二 6.参数 7. 学习and 技巧 7.1 辅助写提示词的网站 7.2 学习他人优秀作品 Pr

    2024年01月23日
    浏览(35)
  • 【stable diffusion】保姆级入门课程01-Stable diffusion(SD)文生图究竟是怎么一回事

    目录 学前视频 0.本章素材 1.什么是文生图 2.界面介绍 2.1切换模型的地方 2.2切换VAE 2.3功能栏 2.4提示词 1.提示词的词性 2.提示词的语法 3.提示词的组成 4.提示词的权重调整 2.5参数调整栏 1.采样方法 2.采样迭代步数 3.面部修复 4.平铺图 5.高清修复 6.宽度和高度 7.生成批次和每批

    2024年02月14日
    浏览(26)
  • 文生图——stable diffusion生成有趣的动漫图像

    Stable Diffusion是一个文本转图像的模型,由CompVis、Stability AI和LAION共同开发。它能够从一段简单的文本输入中快速生成相应的图像。此外,它还可以导入图像并配合文本对其进行处理。从技术角度来看,Stable Diffusion可以理解为从一张完全的高斯噪音图像开始,根据用户输入的

    2024年04月11日
    浏览(41)
  • 【文生图系列】 Stable Diffusion v2复现教程

    基础环境承接Stable Diffusion v1, 详情请见我的博文【文生图系列】 Stable Diffusion v1复现教程。然后更新pytorch和torchvision的版本,因为要使用GPU和xformers,需要下载gpu版本的pytorch。再下载open-clip-torch库文件,安装命令如下所示: conda install pytorch == 1.12.1 torchvision == 0.13.1 torchaudio 0

    2024年02月11日
    浏览(28)
  • 【文生图系列】 Stable Diffusion v1复现教程

    stable diffusion是一个潜在的文本到图像的扩散模型,能够在给定任何文本输入的情况下生成照片逼真的图像。 环境配置 https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git ( Stable Diffusion v1) conda env create -f environment.yaml 使用conda创建一个名字为ldm的虚拟环境 conda activate ldm 权重下载 在README.md中

    2024年02月09日
    浏览(32)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包