〔003〕Stable Diffusion 之 界面参数和基础使用 篇_stable diffusion 参数设置

最新推荐文章于 2025-03-22 14:12:27 发布
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分类专栏： 程序员 文章标签： 大数据 面试 学习
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  • Sampling method： 采样方法。有很多种，但只是采样算法上有差别，没有好坏之分，选用适合的即可。
  • Sampling steps： 采样步长。太小的话采样的随机性会很高，太大的话采样的效率会很低，拒绝概率高
  • Seed： 随机数种子。生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可
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〔003〕Stable Diffusion 之 界面参数和基础使用 篇
国内某知名游戏公司小菜鸡工程师
04-06 3661
学好使用方式让你的绘画技术突飞猛进
AI绘画：超全Stable Diffusion详解之常用参数设置
白帽阿叁的博客
01-24 5040
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，具体看下方。一、AIGC所有方向的学习路线。
Ai绘画工具，stable diffusion webui界面介绍
最新发布
m0_58477260的博客
03-22 659
今天给大家介绍stable diffusion webui的界面。在介绍之前，请大家先安装好stablediffusion安装包，想要Stablediffusion一键安装包的小伙伴可以在文末扫码，我给大家免费安排！安装好之后，我们可以看到这样一个本地网页(点击可放大图片)我们按图上的数字编号依次给大家介绍一下这里是我们用来切换CheckPoint模型(cpt文件)的地方，就是我们通常说的切换大模型的地方，点开这里会看到你的Stable。
第2章 stablediffusion基本参数设置与应用
王先生CGAI
06-07 3056
它的值越大，提示词对生成图像的影响就越大，生成的图像就会更接近提示词的描述；：一种先进的深度学习模型，包含一个生成器和一个判别器，生成器负责从低分辨率图像中生成高分辨率图像，而判别器则用于判断生成的高分辨率图像与真实高分辨率图像之间的差异，二者通过对抗训练共同优化。Stable Diffusion 中的采样方法是指模型在生成图像时所使用的算法，不同的采样方法会影响生成图像的质量、速度和收敛性。一般来说，更复杂的采样方法可能会生成更高质量的图像，但也可能需要更长的计算时间。
Stable Diffusion参数 - 步数、采样方法、提示词引导系数
liu289747235的专栏
07-30 1490
如果生成真人的话，建议把面部修复打开，这样能让你的呃生成的图片，面部更加的理想，平铺图不用考虑高分辨率修复，这个是在我们后期放大图片的时候可以用的。一般来说不应该超过10以上，你可以尝试，超过10以上的话，其实他就不会说，忠实的按照你的提示词来生成了，可能会出现一些奇怪的物体。一般作者他训练大模型的时候，他也会有一个倾向的图片的比例，所以根据作者的建议，你可以按照他提供的这个分辨率来生成你的图。实际在应用的时候迭代步数达到20以上，它的效果在提升的就不是十分明显了，而更多的迭代步数，就意味着更长的时间。
stable diffusion常用参数
glovenone的专栏
06-09 2335
【代码】stable diffusion常用参数。
〔003〕Stable Diffusion 之 界面参数和基础使用 篇_stable diffusion 参数设置(1)
2401_84185224的博客
04-27 1121
▷ 模型下载 模型网站推荐：https://civitai.com/ 左上角的下拉框可以用来选择模型，其中 是默认模型 默认的模型画出来的图片比较丑，所以我们需要下载更好更适合的模型来绘画 每个模型侧重绘画的风格不一样，有些适合画人，有些适合画动漫，有些适合画风景，根据自己的需求选择适合自己的绘画风格模型进行下载 下载好模型，将模型文件放入到 文件夹下，重载 ，即可看到 既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！由
stable diffusion webui 参数详解
glovenone的专栏
08-21 3239
34. --hide-ui-dir-config：从Web UI中隐藏目录配置。--gradio-auth-path：设置Gradio身份验证文件路径，例如 "/path/to/auth/file"，与--gradio-auth的格式相同。--always-batch-cond-uncond：禁用使用 --medvram 或 --lowvram 时为节省内存而启用的条件/无条件批处理。--opt-split-attention-v1：启用旧版本的分割注意力优化，该版本不会消耗所有可用的显存。
Stable Diffusion界面参数及模型使用
Pancras Wen的博客
04-09 4673
Stable Diffusion模型使用及界面参数简单介绍
Stable diffusion教程/经验总结（含所有参数详解）
m0_74942241的博客
05-18 2887
Stable diffusion教程/经验总结（含所有参数详解）
超详细！Stable Diffusion 参数设置指南，助你生成完美图片
Trb701012的博客
02-27 1442
在之前的版本中，设置 Stable Diffusion 参数可能需要一定的代码功底，但随着几次更新换代，现在我们可以通过可视化的方式轻松完成参数设置。今天，我们就来手把手教你如何配置 Stable Diffusion，让你快速上手生图！
AI图片生成Stable Diffusion参数及使用方式详细介绍
叶子的博客
05-09 5893
AI图片生成Stable Diffusion参数及使用方式详细介绍，Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理。
AI Stable Diffusion Prompt参数【一】
AstarCloud
04-21 1671
【代码】AI Stable Diffusion Prompt参数【一】
Stable Diffusion 模型界面介绍
牧子川的博客
07-05 5270
①：选择的模型，及Stable Diffusion进行生成图片是使用的模型。⑤：选择的样式，一般都是用于文生图（由文字生成图片）和图生图（由一个图片生成另一个图片）⑥：提示词模板，将当前提示词（prompt ）保存为模板风格。⑤：选择当前图片作为图生图的初始图片，并能在图片上进行绘制。⒈使用CLIP模型从图片中反推图片用到的正向提示词。⑤：提示词模板，将已选择的模板风格写入当前提示词。④：选择当前图片作为图生图的初始图片。
AI绘图的场景应用：文生图、图生图
qq_41314882的博客
03-15 5549
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
Stable Diffusion 核心参数详解：新手必懂的配置指南！
2401_84760322的博客
02-17 874
你是否曾经在生成图像时感到困惑，不知道如何调整参数才能得到理想的效果？在初步了解Stable Diffusion的工作流程后，你会发现几个关键参数——CFG、Denoise、Sampling、Seed和Resolution——它们不仅是初学者最先接触的配置，更是影响图像生成效果的核心因素。掌握这些参数，你将能够轻松控制图像的风格、细节和质量，释放Stable Diffusion的潜力。本文将为你详细解析这些参数，帮助你从初学者快速进阶为图像生成高手。
使用 LoRA 进行 Stable Diffusion 的高效参数微调
Hugging Face
02-09 6688
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵)。因为不需要为大多数...
一次了解所有功能！超详细【Stable Diffusion界面】大揭秘！
不定期分享ai绘画相关知识~
08-14 940
对于AI绘画的初学者而言，一看到SD的UI界面肯定是一脸懵，因为有太多陌生词汇，什么大模型、什么提示词、什么什么采样迭代，和传统的画图方式完全不在一个层面上，学习起来就无从下手～今天就给大家详细做一个介绍，一起来学吧～满足我们的要求。的功能，如果有这个文件的话，画面颜色会更明亮艳丽，没有其实影响也不大，。
stable diffusion界面参数解析
02-19
### Stable Diffusion 用户界面参数解释 #### 基础设置 在Stable Diffusion用户界面上，基础设置部分允许调整模型运行的核心配置。这些选项直接影响生成图像的质量和风格。 - **采样方法 (Sampling Method)**：决定了如何从潜在空间中抽取样本以形成最终图像。常见的有Euler a, Euler, LMS等算法[^1]。 - **步数 (Steps)**：指定了扩散过程中的迭代次数，默认值通常为20到50之间。更多的步数可以提高细节度但也增加了计算时间。 #### 提示词与权重 提示输入框用于指定想要创建的内容描述以及其重要性的量化指标——正向引导比例(CFG Scale)。 - **正面提示 (Positive Prompt)**：定义希望看到的画面特征；比如“一只猫坐在椅子上”。 - **负面提示 (Negative Prompt)**：排除不期望出现的因素；例如，“不要有任何文字”。 - **CFG Scale**：控制着模型遵循给定指示的程度，数值越高意味着更严格地按照提示来创作图片。 #### 尺寸与种子 这部分涉及输出作品的具体规格和其他随机因素管理。 - **宽度/高度 (Width / Height)**：设定所要生成图象的实际分辨率大小。 - **种子 (Seed)**：用来初始化伪随机数发生器的一个整数值，相同的种子会得到完全一致的结果，在调试或重现特定效果时非常有用。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" device = "cuda" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device) prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse on mars." negative_prompt = "" num_inference_steps = 50 guidance_scale = 7.5 seed = 1024 generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(seed) image = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=num_inference_steps, guidance_scale=guidance_scale, generator=generator).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") ```
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