Stable Diffusion零基础学习

Stable Diffusion学习笔记TOP19


@@_ControlNet的安装与参数详解实操

利用ControlNet在文生图还原整张图的细节,但不保留它的颜色;以下张图片为例。

【还原以下图像的构图,不保留颜色】:需要输入构图信息(深度提取环境层次和线稿提取图像构图),不输入其他色彩信息。
在这里插入图片描述

回到SD的文生图界面进行设置:

1、选择ControlNet中的深度
在这里插入图片描述

2、选择ControlNet中的线稿,因为图片偏写实的所以预处理器选择写实
在这里插入图片描述按照不同需求的扩散结果选择不同的细分预处理器。

3、其他参数不变,然后更改基本参数
在这里插入图片描述

4、然后点击预览,可以不进行预览但要养成好的习惯;点击预览可以检查ControlNet的控制图是否达到预期结果避免浪费时间。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

5、利用自带的提示词反推【WD 1.4标签器】反推出输入图像的提示词然后复制到文生图的提示词框里,开启【Tiled Diffusion】和【Tiled VAE】。
在这里插入图片描述

6、点击运行。
在这里插入图片描述

学习Stable Diffusion进行AI绘画艺术创作,需要从理论知识到实际操作两方面入手。《Stable Diffusion AI绘画教程:从入门到精通》是一份非常适合的资源,它提供了一个由浅入深的学习路径,旨在帮助初学者掌握商业级别的AI绘画技能。 参考资源链接:[Stable Diffusion AI绘画教程:从入门到精通](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4nw3nprt3s?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,理论知识的学习是必不可少的。教程会详细讲解Stable Diffusion的原理,包括它所涉及的深度学习模型,如变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)。理解这些基础概念对于深入掌握Stable Diffusion至关重要,因为它们是决定生成图像质量的关键因素。 其次,实际操作能力的培养同样重要。视频教程中的实操演示环节会指导学习者如何安装和配置必要的软件环境,包括任何必要的编程语言和框架。学习者将通过实际操作来熟悉Stable Diffusion的使用流程,学习如何为模型提供正确的输入,以及如何解读和调整模型生成的输出。 此外,个性化的指导部分能够帮助学习者在实践中遇到具体问题时找到解决方案,例如如何调整参数以得到理想的艺术风格,或是如何处理图像合成和风格迁移等高级应用。这部分内容对于学习者来说尤其宝贵,因为它能够帮助他们在遇到难题时获得及时的帮助,从而不断进步。 通过综合学习教程中的理论和实操部分,学习者将能够从零开始,逐步建立起使用Stable Diffusion进行AI绘画艺术创作的能力。掌握这些技能后,学习者不仅能在个人艺术创作上有所突破,还可以将这些技能应用于商业设计中,创作出符合市场需求的高质量艺术作品。 完成教程学习后,学习者可以考虑进一步深入研究其他相关资源,如软希网提供的多种类型的学习材料,以继续扩展知识和技能。 参考资源链接:[Stable Diffusion AI绘画教程:从入门到精通](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4nw3nprt3s?spm=1055.2569.3001.10343)
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