前言
StableDiffusion,一款开源的先进图像生成模型,通过其独特的算法,能够根据文本描述创造出精美的图像。它不仅支持图像生成,还包括图像修复和风格转换等多项功能,为视觉艺术和设计领域带来了革命性的变革
在本期专栏中,我们将提供一个简明的Stable Diffusion入门教程,帮助初学者快速掌握其界面操作和基础功能,轻松开启这一应用的AI创作之旅
StableDiffusion资源放在了文末,需要的文末自提
应用界面
在StableDiffusion平台的WebUI界面,位于界面左上角的是模型选择区域,该区域提供了多种风格迥异的模型选项,包括但不限于写实风格、漫画风格等,以满足不同用户的创作需求
不过,请放心,接下来我将详细介绍两个最为基础且实用的绘画功能:
提示词输入区位于工具栏下方,分为提示词(prompt)和反向词(Negativeprompt)两部分。提示词用于指定希望AI生成的内容,而反向词则用于排除不想要的元素,两者结合使用可精确控制AI的图像创作
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图像分辨率:图像的宽高比
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采样迭代步数:步数参数越高生成的图像就显得更加精致,反之则会更加简洁
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提示词相关性(CFG):CFG决定模型遵循文本提示的程度;低值可能导致忽略提示,而高值可增强图像色彩饱和度
基本应用功能
“文生图”(Text-to-Image)
在“文生图”功能中,用户通过输入文本提示词来创作图像。应用内嵌的提示词库简化了新手构思提示词的过程
通过选择整合的提示词,如【人物-1女孩】、【表情动作-基础动作-奔跑】、【环境-氛围-海边日落】和【环境-水-海滩】,以及增强画质的提示词【画面-画质-极高分辨率】和【画面-艺术风格-原画】
系统将自动匹配相应的英文提示词,以辅助生成理想中的图像
生成的图像中出现了身体比例失衡和穿模现象,这可能是因为AI在处理复杂逻辑结构,如人体形态和器官时,表现不佳。然而,存在方法可以减少此类问题的发生。
利用“反向词”功能,我们可以有效减少图像生成中的错误。通过选择【反向提示词-画面】和【反向提示词-人】里的提示词,我们可以进一步优化生成图像的质量。
"图生图"功能,即AI基于现有图像创作新图像。启用此功能后,用户将发现其参数界面与“文生图”有所不同。
在生成参数下方,"图生图"提供了手绘修正和局部重绘等高级功能,这些将在后续的进阶教程视频中详细介绍
这里我给大家提供一个万能反向词,这样大家就不用每次都需要在提示整合中频繁选择提示词了。
反向词:NSFW, lowres, bad anatomy, bad hands, ((text)), (watermark), error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, ((username)), blurry, (extra limbs)
将模型选择为AWPainting,点击生成
图像生成的结果与上传图片紧密相关,显示出“图生图”功能的强大。介绍完“文生图”和“图生图”后,可以尝试自己操作以巩固本次教程的内容。
图像保存
StableDiffusion安装包
这里直接将该软件分享出来给大家吧~
StableDiffusion安装包
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1.stable diffusion安装包
随着技术的迭代,目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了,完全有赶超人类的架势,已经有不少工作被这类服务替代,比如制作一个 logo 图片,画一张虚拟老婆照片,画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本,就算说底端的显卡也能玩了哦!此外还带来了Mac版本,仅支持macOS 12.3或更高版本。
2.stable diffusion视频合集
我们在学习的时候,往往书籍源码难以理解,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,一步步带你入坑stable diffusion,科学有趣才能更方便的学习下去。
3.stable diffusion模型下载
stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果,这时则需要通过使用大量训练数据,调整模型的超参数(如学习率、训练轮数、模型大小等),可以使得模型更好地适应数据集,并生成更加真实、准确、高质量的图像。
4.stable diffusion提示词
提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言,整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。
5.SD从0到落地实战演练
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。