前言
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昨天我们学习了如何文生图生成一幅图。今天我们将尝试用文生图生成一个全身像的女孩，并探讨在这个过程中可能遇到的问题和解决方法。
首先按照昨天的步骤，我选择“majicMIX realistic 麦橘写实”大模型，在提示词中我加入了“基础起手式”，并在正向提示词中简单加入了“一个女孩，全身像”。
生成参数如下：
按照想象，应该生成一个全身的女孩图像，但是生成的结果是这样么？大家请看生成的结果。
抽了多次卡，仍然得不到想要的结果。
于是我把全身像权重调到了1.8，得到的图片仍然得不到想要的结果全身像。
甚至我把全身像权重调到了2.3，得到的图片仍然不是全身像，而且图像有点崩图现象。
这是为什么呢？加大了全身像的提示词权重，仍然得不到全身像呢？
通过学习查看LiblibAI生成的全身像案例，发现别人生成的全身像，提示词用的是full body而不是full_shot。
于是我对提示词，进行了修改。修改后的提示词，改成了“masterpiece,best quality,1girl,full body,”，生成结果确实变成了全身像，（看来提示词还是很重要呀，也要多多学习他人的提示词是如何写的。）
但是每张图片都是脸部歪斜，这是为什么呢？
为什么？为什么？为什么呢？
这是因为AI会根据元素的面积大小分配像素，如果角色的面部很小，分配到的像素就会不足，从而导致变现甚至垮塌的现象。
那如何解决呢？
解决方法：
增加图片尺寸，将图片大小设置为512*680像素。再次生成图片，可以看到面部问题基本不会再出现问题了，但是像素密度有限，画面看起来不够精细。
紧接着，**问题又来了，**我们能否把图像设置成更大呢？比如：1024*1024呢？有一些图片变得更清晰了，但有些图片上会出现多个人物，甚至有些人物身上出现多余的肢体。
这是为什么呢？
因为SD1.5版本大模型使用的是512*512像素的图片训练的，生成的图片尺寸超过一定限制，AI以为图片是拼接的，因此就会出现多人和多余肢体的现象。
那如何解决呢？
最有效的出图方式是把图像固定到合理像素内，增加总批次再生图，选中一张最理想的，用“高分辨率修复”。
结语
通过今天的教程，我们探索了在Stable Diffusion中生成全身像女孩的挑战，并学习了一些实用的技巧来克服这些问题。我们了解到，即使是微小的提示词变化，也可能对生成的结果产生重大影响。同时，我们也认识到了在图像生成过程中，参数调整和模型选择的重要性。
我们遇到了面部特征不准确和图像分辨率限制的问题，并通过调整图片尺寸、优化提示词和利用高分辨率修复插件找到了解决方案。这些经验教训不仅适用于当前的案例，也为您在未来的创作中提供了宝贵的参考。
请记住，Stable Diffusion是一个强大的工具，但掌握它需要时间和实践。不要害怕尝试不同的设置，进行实验，并从每次生成的结果中学习。随着经验的积累，您将能够更加自信地创作出符合预期的图像。
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