Stable Diffusion界面参数及模型使用

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  • 系列文章目录
  • 前言
  • Stable Diffusion界面参数
  • 一、模型是干什么的?
  • 二、使用步骤
    • 1.挑选模型并下载
    • 2.将模型文件拷贝到安装目录的这个路径下

前言

在上一篇博客中,我们成功部署了stable-diffusion-webui,在本地启动了一个 Web 服务,通过浏览器来访问页面,尝试生成了几张图片。本文将会对Stable Diffusion界面参数及模型使用做一个简单介绍。


Stable Diffusion界面参数

界面参数说明
prompt希望生成的图片的描述
negative prompt不希望在图片中出现的描述
Batch size每次生成的图片个数
Width图片宽度
Height图片高度

一、模型是干什么的?

模型的作用:生成不同风格的图片,如真人、卡通、3D等,模型文件结尾后缀名为ckpt或safetensors

二、使用步骤

1.挑选模型并下载

https://civitai.com/

挑选一个好看的模型
在这里插入图片描述
比如说下载下面这个GTA5绘画风格的模型
在这里插入图片描述
经过漫长等待终于下载好了
在这里插入图片描述

2.将模型文件拷贝到安装目录的这个路径下

在这里插入图片描述

刷新一下,选择刚下载好的这个模型
在这里插入图片描述

在civitai网页上找一张图片参考一下它的参数设置,点击在这里插入图片描述图标,查看参数,把相应的参数拷贝到自己的webui中对应的地方
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

点击创建,生成了一张GTA5风格的川建国
在这里插入图片描述

完结散花,感谢观看!

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### Stable Diffusion 用户界面参数解释 #### 基础设置 在Stable Diffusion用户界面上,基础设置部分允许调整模型运行的核心配置。这些选项直接影响生成图像的质量和风格。 - **采样方法 (Sampling Method)**:决定了如何从潜在空间中抽取样本以形成最终图像。常见的有Euler a, Euler, LMS等算法[^1]。 - **步数 (Steps)**:指定了扩散过程中的迭代次数,默认值通常为20到50之间。更多的步数可以提高细节度但也增加了计算时间。 #### 提示词与权重 提示输入框用于指定想要创建的内容描述以及其重要性的量化指标——正向引导比例(CFG Scale)。 - **正面提示 (Positive Prompt)**:定义希望看到的画面特征;比如“一只猫坐在椅子上”。 - **负面提示 (Negative Prompt)**:排除不期望出现的因素;例如,“不要有任何文字”。 - **CFG Scale**:控制着模型遵循给定指示的程度,数值越高意味着更严格地按照提示来创作图片。 #### 尺寸与种子 这部分涉及输出作品的具体规格和其他随机因素管理。 - **宽度/高度 (Width / Height)**:设定所要生成图象的实际分辨率大小。 - **种子 (Seed)**:用来初始化伪随机数发生器的一个整数值,相同的种子会得到完全一致的结果,在调试或重现特定效果时非常有用。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" device = "cuda" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device) prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse on mars." negative_prompt = "" num_inference_steps = 50 guidance_scale = 7.5 seed = 1024 generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(seed) image = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=num_inference_steps, guidance_scale=guidance_scale, generator=generator).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") ```
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