【Stable Diffusion教程】stable diffusion文生图超详细参数使用技巧和方法推荐

前言

前两天给大家介绍了【AI绘画】Stable diffusion 是什么以及如何安装,如果没有看到可以翻看一下。

上篇文章给大家介绍了【AI绘画】Stable diffusion 是什么以及如何安装,如果没有看到可以翻看一下。

Ai出图最基本的就是文生图,拿写实类方向来说,可以生成很多逼真的Ai作品,足够让人惊艳了。

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2张图像都是用SD生成的,底模用的是麦橘大神新发布的V7写实模型,lora还搭配使用了麦橘大神发布的花田错

今天我想来一期

文生图+Controlnet教程

有小伙伴装好了Stable DIffusion WebUI之后看着满屏的按钮不知道该如何下手了。

这里就简单的做个教程,先让大伙起码能依靠提示词来生成一些图片,来点正反馈,保持兴趣,再慢慢的接触高深的专业技能。

Stable Diffusion文生图的操作流程很简单:

选择模型 + 填写提示词 + 设置参数

而最终的出图效果是由模型、提示词、参数设置。

三者共同决定的,其中模型主要决定画风、提示词主要决定画面内容,而参数则主要用于设置图像的预设属性

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以下是一些SD生图案例:

**正向提示词:**1个女孩,肖像,看着观看者,模糊背景,高领蕾丝上衣,黑色蕾丝,简单背景,前灯,侧灯(1girl,portrait, looking at viewer, blur background,high necked lace top, black lace,simple background, frontlight, side light)

**负向提示词:**最差质量,低质量,低分辨率,水印(worst quality,(low quality:2),(low-res:2),watermark,text)

**模型:**kimchiMix_v4.safetensors

**设置参数:**采样方法(Sampler):Euler Karras;放大算法:4x-UltraSharp;采样迭代步数(Steps):20-30;高清修复采样次数:0-10;重绘幅度(Denoising):0.2-0.4;宽度 512,高度 768

**正向提示词:**1个女孩,汉服,黑色头发,长发,钝刘海,壁纸,彩色,大海,水,漩涡,水滴,透视,美丽的细节水,浮动,动态角度,液体背景,飞溅的水,全景,动态姿势((masterpiece, top quality, best quality, official art, beautiful and aesthetic:1.2),(((1girl))),extreme detailed,solo,(((hanfu))),black hair,(((long hair))),blunt bangs,medium breasts,absurdres,wallpaper,colorful,sea,looking_at_viewer,dynamic_angle,cleavage,water,swirl,water droplets,see-through,((water drops)),wet clothes,((beautiful detailed water)),((floating)),dynamic angle,liquid background, Sputtered water,((panorama)),(((dynamic pose))),)

负向提示词:(EasyNegative),low quality lowres,low quality lowres low polygon 3D game,low quality lowres monochrome sketch rough graffiti,low quality lowres very ugly fat obesity scar,low quality lowres chibi,low quality lowres poorly drawn bad anatomy,low quality lowres graffiti unbecoming colorfully,low quality lowres incoherent background,low quality lowres long body,low quality lowres duplicate comparison,low quality lowres pedophile,low quality lowres sketch retro_artstyle doujinshi,low quality lowres sketch,low quality lowres text font ui error missing digit blurry,low quality lowres JPEG artifacts signature hazy bleary,low quality lowres monochrome parody meme,low quality lowres historical picture,low quality lowres disfigured mutated malformed twisted human body,low quality lowres futanari tranny,low quality lowres tentacle skeleton,low quality lowres vomit suicide death dirty,watermark,text.,

**模型:**动漫kl-f8-anime2 VAE, klF8Anime2VAE, NORFLEET光影2.5D 融合

**设置参数:**Steps: 30,Size: 1080x1920,Seed: 4166936091, DPM++ SDE Karras,useLcm: false,CFG scale: 7,Clip skip: 2,

**正向提示词:**在浩瀚的宇宙中,有一个巨大的圆形光环,发出灿烂的色彩,巨大的星舰在光环中间飞行,还有散落在地球表面的工业废墟,宇航员站在表面观察。(In the vastness of the universe,there is a huge circular halo,which emits brilliant colors,huge starships are flying in the middle of the halo,and there are industrial ruins scattered on the surface of the earth,which astronauts stand on the surface to observe them.,)

**负向提示词:**低质量,jpeg伪影,模糊,画得不好,难看,质量最差(low quality,jpeg artifacts,blurry,poorly drawn,ugly,worst quality,nsfw)

**模型:**星语 || 绘卷, juggernautXL_v9

**设置参数:**Steps: 30,Size: 1024x1536,Seed: 1227500317,Sampler: LCM,useLcm: false,CFG scale: 4,Clip skip: 2

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给定引用中未提及Stable Diffusion文生微调教程的相关内容,不过根据已有信息可知Stable Diffusion 2.1的模型具有良好的可扩展性定制化能力,用户可根据自身需求微调模型以提高生成效果[^1]。以下为一般性的Stable Diffusion文生微调教程的大致步骤: ### 环境准备 确保已经安装好Stable Diffusion WebUI以及相关依赖,如Python环境、CUDA(如果使用GPU加速)等。 ### 数据准备 收集用于微调的特定数据集,数据集要与想要生成的像风格或主题相关。数据要进行整理标注,确保数据质量。 ### 微调配置 在Stable Diffusion WebUI中找到微调相关的设置选项。通常需要设置学习率、训练步数、批次大小等参数。学习率决定了模型参数更新的步长,训练步数是模型训练的迭代次数,批次大小是每次训练使用的数据样本数量。 ### 提示词优化 按照“一段能被模型清楚理解的好咒语首先应该保证内容丰富充实,描述的内容尽可能清晰”的原则,准备好用于微调的提示词,提示词越具体,生成的画面内容越稳定[^2]。 ### 开始微调 启动微调过程,等待模型根据数据集配置进行训练。在训练过程中可以观察损失函数等指标,判断训练是否正常进行。 ### 测试与评估 微调完成后,使用一些测试提示词生成像,评估生成效果是否达到预期。如果效果不理想,可以调整参数再次进行微调。 以下是一个简单的伪代码示例来表示微调过程: ```python # 假设以下是简化的微调流程代码 import stable_diffusion # 加载模型 model = stable_diffusion.load_model('path/to/model') # 准备数据集 dataset = stable_diffusion.load_dataset('path/to/dataset') # 配置微调参数 config = { 'learning_rate': 0.0001, 'training_steps': 1000, 'batch_size': 4 } # 开始微调 model.finetune(dataset, config) # 保存微调后的模型 model.save('path/to/finetuned_model') ```
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