sd-webui-cd-tuner 使用与启动教程

sd-webui-cd-tuner 使用与启动教程

sd-webui-cd-tuner Color/Detail control for Stable Diffusion web-ui 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-webui-cd-tuner

1. 项目介绍

sd-webui-cd-tuner 是一个开源项目，用于调节 Stable Diffusion web-ui 输出图像的细节和色调。它通过干预生成过程，而不是在图像生成后进行调整。该扩展与 LoRA 机制不同，并且兼容 1.X 和 2.X 系列。在 Hires.fix 使用过程中，它能够显著提高生成产品的质量。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了 Stable Diffusion web-ui。以下是启动 sd-webui-cd-tuner 的基本步骤：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/hako-mikan/sd-webui-cd-tuner.git

# 进入项目目录
cd sd-webui-cd-tuner

# 安装依赖（确保你的环境中已安装了 npm）
npm install

# 启动服务
npm start

在浏览器中打开 http://localhost:3000，你应该能够看到 sd-webui-cd-tuner 的界面。

3. 应用案例和最佳实践

调节细节和色调

• 细节调整：通过调整 Detail1 和 Detail2 可以改变图像的细节程度。正值会增加细节，负值会使图像变平、模糊。
• 色调调整：使用 Contrast（对比度）、Brightness（亮度）、Color1、Color2、Color3 可以调整图像的色调。

使用 Hires.fix

在使用 Hires.fix 功能时，建议输入比平时更大的值。Hr-Detail1、Hr-Detail2 可用于在 Hires-fix 生成过程中设置不同的值，而 Hires-Scaling 会自动在 Hires-fix 时调整值。

直接颜色控制

通过在生成过程中控制噪声的颜色，可以增强提示的响应性。在 Color Map 选项卡中操作，可以指定颜色分割的方向和比例，以及具体的颜色值。

4. 典型生态项目

sd-webui-cd-tuner 作为 Stable Diffusion 的扩展，可以与多个生态项目配合使用，例如：

• LoRA：用于微调模型，以实现特定的风格或特征。
• ESRGAN：一种超分辨率算法，用于提高图像的分辨率和清晰度。
• GFPGAN：用于人脸修复和生成的人脸增强模型。

通过这些项目的结合使用，可以进一步扩展和增强 Stable Diffusion 的图像生成能力。

sd-webui-cd-tuner Color/Detail control for Stable Diffusion web-ui 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-webui-cd-tuner