sd-perturbed-attention：为图像生成提供更优引导-优快云博客

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sd-perturbed-attention：为图像生成提供更优引导

sd-perturbed-attention Perturbed-Attention Guidance, Smoothed Energy Guidance and Sliding Window Guidance for ComfyUI and SD Forge 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-perturbed-attention

项目介绍

sd-perturbed-attention 是一个基于 ComfyUI 和 SD WebUI 的扩展，实现了 Self-Rectifying Diffusion Sampling with Perturbed-Attention Guidance 算法。该算法通过在图像生成过程中引入扰动注意力引导，从而提升图像的结构连贯性和细节表现力。

项目技术分析

sd-perturbed-attention 采用了 Self-Rectifying Diffusion Sampling 算法，结合扰动注意力引导（Perturbed-Attention Guidance，简称 PAG），在图像生成过程中提供了更加灵活和精细的控制。PAG 通过调整注意力机制，在图像的不同生成阶段引入不同的引导，从而优化图像质量。

项目中涉及的几个关键参数包括：

scale：PAG 的规模参数，类似于 CFG（Clarity Factor Guidance）的规模参数。较高的值可以增强图像的结构连贯性，但也可能导致过饱和或图像炸裂。
adaptive_scale：PAG 的阻尼因子，用于在去噪后期对 PAG 进行惩罚，从而提高整体速度。值为 0.0 时表示无惩罚，1.0 时完全移除 PAG。
unet_block：应用 PAG 的 U-Net 部分，原始论文建议使用中间层。
unet_block_id：在选定的 U-Net 部分中，应用 PAG 的层的 ID。PAG 只能应用于包含自注意力块的层。

项目及技术应用场景

sd-perturbed-attention 适用于多种图像生成场景，包括但不限于以下几种：

艺术创作：艺术家可以通过调整 PAG 参数，创作出具有独特风格和更高细节的图像。
游戏开发：游戏开发者可以使用 sd-perturbed-attention 生成高质量的纹理和场景，提高游戏视觉效果。
虚拟现实：在虚拟现实场景中，使用 sd-perturbed-attention 可以生成更加逼真的环境和物体。

项目特点

sd-perturbed-attention 具有以下显著特点：

高度可定制性：用户可以根据自己的需求调整多个参数，实现个性化的图像生成效果。
兼容性强：sd-perturbed-attention 可以与 ComfyUI 和 SD WebUI 无缝集成，支持多种版本的稳定扩散模型。
高性能：在不使用 adaptive_scale 参数的情况下，sd-perturbed-attention 的采样速度与 Self-Attention Guidance 相当，约为常规速度的 0.6 倍。

以下是 sd-perturbed-attention 的具体安装和使用方法：

安装

ComfyUI

基本 PAG 节点已包含在 ComfyUI 中，无需安装此扩展，除非您想调整附加参数。要安装来自此仓库的高级 PAG 节点，您可以：

将 git clone https://github.com/pamparamm/sd-perturbed-attention.git 复制到 ComfyUI/custom-nodes/ 文件夹中。
通过 ComfyUI Manager 安装（搜索名为 "Perturbed-Attention Guidance" 的自定义节点）。