发现【Stable-Diffusion WEBUI】的插件:不健康内容过滤器

(零)前言

本篇主要提到了WEBUI的不健康内容过滤插件,它宁可错杀一千也不放过一个。可以有效避免有害内容。
更多不断丰富的内容参考:🔗《继续Stable-Diffusion WEBUI方方面面研究(内容索引)》

(一)不健康内容过滤器(NSFW Sensor)

参考:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-nsfw-censor
可以从WEB UI中直接安装。
安装后它会在后台默默的工作。

当发现生成的图片内容有可能涉及不健康(🔞NSFW)时会输出一张纯黑的图片来取代原先的内容。
并且在控制台做出这样的提示:

Potential NSFW content was detected in one or more images. 
A black image will be returned instead. 
Try again with a different prompt and/or seed.

需要注意:

  • 因为需要🔗这个模型才能工作,所以首次使用时会自动下载大概1.2GB的数据。
    如需手动下载,请参考之前自动翻译插件部分文章,同理。

  • 它的检测非常严格,我感觉是宁可错杀一千也不放过一个,一些图没任何问题也被KO变纯黑了。

  • 实时预览它无法控制,所以也许还能看到NSFW内容生成的过程(取决于你的显存规格)。
    如果要非常严格的避免这部分内容(比如公开展示,家庭聚会),请关闭预览或者使用更安全的模型。

💡没有找到它的开关选项,只能启用/禁用插件来开关这个功能。
💡我觉得有时候真的需要这个,有些模型太危险了。


就这样了。
🤪 to be continued…

<think>好的,我需要回答用户关于Stable Diffusion高级功能和版本的问题。首先,我得回想一下Stable Diffusion有哪些已知的高级版本和功能。记得有Stable Diffusion 2.0和2.1,它们提升了分辨率和模型架构。还有像DreamBooth这样的微调技术,允许用户自定义模型。另外,可能有社区开发的工具如Automatic1111的WebUI,提供更多控制选项。 然后,用户提到的引用文献虽然主要关于推荐系统和医学图像处理,但可以尝试找到关联点。例如,DiffNet++中的神经影响扩散可能与Stable Diffusion的扩散模型原理有相似之处,可以稍微提及。但要注意相关性可能高,所以引用要恰当。 接下来,结构方面需要分点回答,先介绍版本,再讲高级功能,最后优化技巧。每个部分要简明,用例子说明。例如,版本部分列出2.0、2.1、XL等,说明改进点;高级功能包括微调、插件、ControlNet等;优化则涉及硬件加速和参数调整。 还要生成相关问题,考虑用户可能进一步想了解的,比如版本对比、自定义模型方法、与DiffNet++的区别等。需要确保问题相关且引导深入探讨。 最后,检查是否符合格式要求:行内公式用$,独立公式用$$,但当前内容可能较少涉及数学,但如果有的话需注意。同时使用中文,引用在段落末尾自然添加。确保LaTeX语法正确,比如任何数学表达式都要正确格式。</think>### Stable Diffusion高级功能与版本解析 #### 一、Stable Diffusion的核心版本演进 1. **Stable Diffusion 2.0/2.1** - 支持更高分辨率(如768x768),改进的文本编码器(OpenCLIP)和更安全的过滤机制[^1] - 公式示例(扩散过程): $$ x_{t} = \sqrt{\alpha_t}x_{0} + \sqrt{1-\alpha_t}\epsilon, \quad \epsilon \sim \mathcal{N}(0,I) $$ 2. **Stable Diffusion XL (SDXL 1.0)** - 双模型架构(基础模型+细化模型),支持1024x1024分辨率,增强复杂提示理解能力 #### 二、高级功能实现方案 1. **模型微调技术** - *DreamBooth*:通过3-5张图像定制个性化模型(如生成特定风格的宠物或艺术品) - *Textual Inversion*:用新关键词激活特定概念,例如用$[V]$表示自定义画风 2. **控制生成插件** - *ControlNet*:通过边缘检测、深度图等约束图像结构,公式化表示为: $$ \mathcal{L}_{total} = \mathcal{L}_{diffusion} + \lambda \mathcal{L}_{control} $$ - *T2I-Adapter*:轻量级条件控制模块,支持姿势、色彩等引导 3. **多模态扩展** - 视频生成(Stable Video Diffusion)、3D模型生成(Stable 3D)等衍生工具 #### 三、性能优化实践 1. **硬件加速** - 使用xFormers库提升20%-30%的推理速度 - 8-bit量化压缩降低显存消耗 2. **提示工程技巧** - 分层提示语法:`(masterpiece:1.2), [photorealistic], {curly hair}` - 负面提示强化:`blurry, lowres, text` #### 四、与神经扩散模型的关联性 虽然Stable Diffusion主要面向图像生成,但其底层扩散机制与DiffNet++中提出的神经影响扩散存在理论关联——两者都通过多步迭代实现信息传递,但前者关注像素空间优化,后者侧重社交网络中的兴趣传播。
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