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Ai绘画软件Stable Diffusion（稳定扩散）最新参数设置。
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稳定扩散参数最完整指南  你是否曾经对CFG量表、种子、负面提示等参数的含义感到困惑？你来对地方了。在本指南中，我们将以清晰的示例为您提供每一个参数最完整的解释。你可能认为你已经知道了一切，但我们保证你会学到新的东西。让我们开始吧，用这些参数一起释放稳定扩散的全部潜力。 否定提示否定提示就是它听起来的样子——它是提示的对立面。你输入的是你不希望稳定扩散生成的东西。这是稳定扩散的一个非常强大但未被充分利用的功能，它可以帮助您实现需要更多时间才能达到的结果，只需调整积极的提示。我们知道提出消极的提示可能很难，所以我们在网上预先策划了消极的提示。https://openart.ai/create为了方便您选择，这里有一些例子来演示它们的效果。 一般否定提示:一般:低分辨率，错误，裁剪，最差质量，低质量，jpeg工件，帧外，水印，签名。  人物肖像的负面提示：畸形的，丑陋的，残缺的，毁容的，文字，额外的肢体，面部切割，头部切割，额外的手指，额外的手臂，画得不好的脸，突变，比例不好，削头，畸形的肢体，突变的手，融合的手指，长脖子  真实感图像的负提示：真实感：插图、绘画、素描、艺术、素描  步骤稳定扩散创建一个图像，从一个充满噪声的画布开始，并逐渐去噪，以达到最终输出。此参数控制这些去噪步骤的数量。通常，越高越好，但要达到一定程度。我们使用的默认值是25个步骤，这应该足以生成任何类型的图像.这里有一个关于在不同情况下使用步骤号的一般指南： 如果您正在测试一个新的提示，并希望有快速的结果来调整您的输入，使用10-15个步骤当你找到你喜欢的提示时，把步骤增加到25步。如果您正在创建一张脸或一个有毛皮的动物或任何具有详细纹理的主题，并且您觉得生成的图像缺少这些细节，请尝试将其提高到40！ 相同的提示，不同的步骤数有些人习惯于用100或150个步骤来创建图像，这对于像LMS这样的采样器很有用，但现在它一般不再需要改进的快速采样器，如DDIM和DPM求解器++，通过使用这些采样器的大量步骤，你可能会浪费你的时间和GPU的能力，而不会增加图像质量。 采样器正如我们之前提到的，扩散模型通过去噪起始噪声画布来工作。这就是扩散采样器工作的地方。简单地说，这些采样器是一种算法，它在每一步之后将生成的图像与文本提示符要求的图像进行比较，然后对噪声添加一些更改，直到逐渐达到与文本描述相匹配的图像。在OpenArt上，我们已经实现了三个用户最常用的采样器，Euler A、DDIM和DPM Solver++。你可以试试这三个，看看哪一个更适合你的提示，因为没有规定使用什么样的采样器，但这三个非常快，能够在15—25步内产生一致的结果。 之间只有一个明显的区别Euler A采样器和另外两个值得一提的，在这个比较中你可以看到如何Euler A结果——相比之下DPM解算器++-拥有更平滑的颜色和更少定义的边缘，给它更多的“梦幻”的外观，所以使用Euler A如果这是一个效果，你喜欢在您生成的图像。  CFG指南量表这个参数可以被看作是“创造力vs.迅速”的尺度。数字越低，AI就越能自由发挥创意，数字越高，AI就越能坚持提示。OpenArt上使用的默认CFG是7，它在创造力和生成你想要的东西之间提供了最好的平衡。通常不建议低于5，因为图像可能开始看起来更像AI的幻觉，高于16可能会开始给图像带来丑陋的伪影。  那么什么时候使用不同的CFG比例值呢？CFG量表可以分为不同的范围，每个范围适用于不同的提示类型和目标 CFG 2-6：有创意，但可能过于扭曲，不按提示行事。对于简短的提示可能是有趣和有用的CFG 7-10：推荐用于大多数提示。创造力和引导生成之间的良好平衡CFG第10至15节：当你确定你的提示是详细的，非常清楚的，你想要的图像看起来像CFG十六至二十一般不建议，除非提示非常详细。可能会影响连贯性和质量。CFG >20几乎从未使用过种子种子是一个数字，它决定了我们之前谈到的初始随机噪声，由于随机噪声是决定最终图像的因素，这就是为什么每次在OpenArt等StableDiffusion系统上运行完全相同的提示时，您都会得到不同的图像，以及为什么如果您多次使用相同的提示运行相同的种子，您会得到相同的生成图像。由于相同的seed和prompt组合每次都提供相同的图像，我们可以通过多种方式利用此属性: 控制字符的特定功能：在这个例子中，我们改变了情绪，但这也可以适用于其他物理特征，如头发颜色或皮肤颜色，但变化越小，越有可能 测试特定词语的效果：如果你想知道一个特定的单词在提示中发生了什么变化，你可以使用相同的种子与修改后的提示来测试它，每次改变一个单词或短语来测试提示是一个很好的做法 更改样式：如果你喜欢一张图片的构图，但又想知道换一种风格会是怎样的。这可以用于肖像画，风景画，或你创建的任何场景。 IMG2IMG 参数img 2 img特性的工作方式与txt2img完全相同，唯一的区别是您提供了一个用作起点的图像，而不是由种子号生成的噪声。 噪声被添加到您用作img2img的初始图像的图像中，然后根据提示继续扩散过程。添加的噪声量取决于“img2img的强度”参数，其范围从0到1，其中0完全不添加噪声，您将获得所添加的图像，而1完全用噪声替换图像，几乎就像您使用正常的txt2img而不是img2img一样。那么如何决定用什么力量呢？下面是一个简单的指南与例子： 要创建图像的变化，建议使用的强度将是0.5-0.75，并具有相同的提示。当你喜欢一个创建的图像的组成，但一些细节看起来不够好，或者你想创建类似的外观图像，你在其他软件（如搅拌机或Photoshop）中创建的图像时，这可能是有用的（在这种情况下，提示将是图像的描述）。 要改变图像样式，同时保持它与原始图像相似，您可以多次使用低强度的img2img，与单个高强度img2img相比，可以获得更好的图像保真度。对于这个例子，我们使用了0.25的强度为4次，所以每次我们生成的图像我们重新插入生成的图像到img2img中并以同样的速度和力度重新运行它，直到我们得到我们需要的样式。如果在img2img中使用相同的图像以更高的强度，您将很快失去图像的相似性 恭喜你到达这一步！您现在对所有稳定扩散参数有了全面的了解。如果您想进一步了解如何编写更好的提示，您可以查看我们的提示书. 肯定给它一个尝试在创建一些人工智能图像上https://openart.ai/create. 本人是自由职业者，现在重点研究AI人工智能绘图及变现，提供关键词大全、知识付费，欢迎交流！更多请关注公众号：Ai绘画社 |
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