stable diffusion 极简入门 核心 概念介绍 使用

一、怎么写提示词(prompt)

1.1 结构

一般分三部分,按从前到后的顺序:画面质量or风格、画面主体内容、其他细节/背景。

  1. 画面质量:如,masterpiece,best quality,highly detailed
  2. 画面主体内容:如,a girl, red hair, blue eyes, beauty face
  3. 细节/背景:如,Wearing a princess hat, in street, night, wind

1.2 prompt 权重

1.2.1 prompt 的位置越靠前,其所占的权重就越大。

1.2.2 手动指定权重 写法 (blue eyes:1.2)

这里的 “1.2” 就是权重,默认权重为1,建议范围 0.7-1.5

二、图片的大小(w/h>700 & w/h<500)

由于目前多数模型是在 512*512 图片集中训练出来的。

所以建议:宽和高中有一维大于 700,另一维小于500

图片过大时,处理过程可能会不受控地插入拼接的元素,或是出现重复的多元素。
图片过小时,由于画布太小,没有空间让AI画出更多细节,生成效果会比较粗糙。

如果想生成全景图片时,可以将图片设置大一些。同时,将提示词写得更精细、丰富一些。

三、采样迭代步数 Sampling Steps(推荐 20~30)

迭代步数越大,生图速度越慢。

如果正在测试新的模型或Prompts效果,推荐使用10~15 steps,可以快速获得结果,方便进行调整。
当找到合适的模型和prompts时,可以将steps增加到 20~30 以丰富画面细节。

超过30以后,增益较小,生图时间变长,得不偿失。

四、提示词引导系数 CFG scale

数越大,你输入的prompt对图片生成影响越大,控制越强,发散低,容易出现过拟合。
数越小,你输入的prompt对图片生成影响越大,控制度低,发散高,AI发挥性高。

人物 提示词,7-15
建筑等大场景,3-7

五、随机种子 Seed

默认 -1,表示由AI 随机生成,每个生成都不一样。
每次生成的图像,会关联一个种子。

如果生了一张比较好的图片,想在此基础上进行微调,可以将随机种子填成上次生成物用的种子。
再调整其他参数,尝试不同效果。

六、模型类别介绍

checkpoint:大型 SD model
LoRA:LoRA模型是小型的 SD model,它对 checkpoint 模型进行微小的更改。通常比 checkpoint 模型 小10到100倍。占用磁盘空间更小,对于模型收藏者更友好。建议权重为 0.7~1

VAE:简单理解是 对 checkpoint 微调,加滤镜,不会对输出结果有大影响,一般自动就好。

embedding:是一个小组件,它打包特征描述,不用每次输入很多prompt
相比于LoRA,embedding 的大小只有几十 KB,非常小。还原度比 lora 差一些,但在存储和使用上更加方便。

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