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第一篇 關(guān)于Stable Diffusion WebUI功能認(rèn)知

2023-06-05 22:54 作者:京城啤套人  | 我要投稿

第一篇 文生圖

一.基礎(chǔ)模塊

1.Stable Diffusion checkpoint:

????Stable Diffusion模型,俗稱“大模型”。

2.SD VAE:

????外掛 VAE 模型。

3.Clip skip

????CLIP 終止層數(shù),值越大丟失的提示詞越多,Clip Skip和CFG Scale之間并沒(méi)有相互作用,它們是完全不同的東西。(某乎可獲得詳細(xì)解析)

????例:提示詞為“拿著火柴的女孩”,當(dāng)Clip skip調(diào)大,出來(lái)的結(jié)果可能只有女孩。

4.Sampling steps

????迭代步數(shù) (Steps),值越大圖片質(zhì)量越好。

5.Sampling method

????采樣方法 (Sampler),以下為推薦采樣方法。

????1.1 DPM++ 2M Karras(迭代步數(shù)可為20-30步)

? ? 1.2 unipc(15-25步)

????1.3 DPM++ SDE Karaas(高質(zhì)量不收斂 10-15步)

????1.4 DDIM(10-15步)

? ? 1.5 Euler?和?Heun(減少步驟節(jié)省時(shí)間)

6.Hires. fix

????高分辨率修復(fù) (Hires. fix),相當(dāng)于“后期處理Extras”,文生圖時(shí)圖片一并放大處理。

????1.1 推薦使用BSRGAN、SwinIR_4x。

? ? 1.2 推薦重繪制幅度為0.6-0.8。

7.CFG Scale

????提示詞引導(dǎo)系數(shù)(CFG Scale),值越大提示詞權(quán)重越高。

????1.1 推薦值5-15。

8.Seed

????隨機(jī)種子,用于生成圖像的再現(xiàn)性和一致性。




第一篇 關(guān)于Stable Diffusion WebUI功能認(rèn)知的評(píng)論 (共 條)

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