StableDiffusion系列教程 |SD文生图案例

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在前面的教程中，我们详细介绍了Stable Diffusion（SD）的安装、界面、参数、大模型安装以及插件的使用。今天，我们将综合运用这些知识，通过一个文生图案例，展示如何使用SD将文字描述转化为令人赞叹的艺术作品。

一、案例概述

假设我们想要创作一幅描绘“一位年轻女孩，穿着优雅的黑色晚礼服，在昏暗的光线下微笑”的图像。我们将从选择合适的模型开始，通过精心编写提示词，调整参数，最终生成满意的图像。

二、选择模型

对于写实风格的图像，我们选择一个具有相应训练背景的大模型。在LiblibAI上，我们找到了一个写实的模型，用于生成写实风格的图像。

三、编写提示词

提示词是我们指导SD生成图像的关键。我们需要确保提示词尽可能详细，同时包含正向和反向提示词：

正向提示词：masterpiece,best quality,1girl,elegant black evening gown,soft lighting,smiling,realistic portrait,high detail,

反向提示词：lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry,

四、调整参数

参数根据模型推荐的参数：

采样方法：Euler a，因为它在生成高质量图像方面表现良好。

迭代步数：20步，以确保图像细节丰富。

提示词相关性：设置为7，以确保图像与提示词高度相关。

种子值：设置为随机，以增加结果的多样性。

五、使用插件

为了增强图像效果，可以使用之前介绍的两个插件：“cutoff”插件来避免提示词污染，“prompt-all-in-one”插件来优化提示词输入。

六、生成图像

打开SD Web UI界面。

加载“majicMIX realistic 麦橘写实”模型。

在提示词输入框中输入我们的正向和反向提示词。

调整参数至上述设置。

点击“生成”按钮。

七、结果分析与优化

生成的图像将显示在界面下方。我们需要检查图像是否符合预期：

如果图像风格不符合写实风格，我们可能需要调整提示词或更换模型。

如果细节不够丰富，我们可以尝试增加迭代步数或调整采样方法。

使用“cutoff”插件来隔离提示词，确保每个元素都能正确生成。

八、结语

通过这个案例，我们展示了如何综合运用SD的模型、参数和插件来创作一幅文生图。这个过程可能需要多次尝试和优化，但随着经验的积累，您将能够更加高效地创作出令人惊叹的艺术作品。

本文转自 https://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1729672281&ver=5583&signature=ymzbx6ik1-CTkEC9vWpGRs9xowyrPog56LGj28QIu58JhYyekVyT5Y7xvPDgtmu1vHoRyLj*T4yBSCERFCEjPzlHO2Nezl-AyYQYMq8r0FZGBwfsct4DklYNrlMcrDyt&new=1，如有侵权，请联系删除。
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