Stable Diffusion极致真实人像·新

最新推荐文章于 2025-06-11 09:49:44 发布
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#stable diffusion #人工智能 #AI作画 #AI工具 #SD教程 #AI美女 #ai

时隔两年，又入了SD的坑。之前的图（Soultonic：Stable diffusion极致真实人像）虽然现在也还能看，但毕竟两年过去了，总得有点升级吧，于是就有了这篇。

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UniPC

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DPM++ 3M SDE

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Checkpoint模型：xxmix9realisticsdxl_v10（c站上的）

**Lora模型：**之前用的胶片风lora的3.0版本（LEOSAM’s FilmGirl 胶片风 LoRA–全新VELVIA版本-LoRA-LEOSAM是只兔狲-LiblibAI）

正提示词：xxmixgirl,Thorough, analog style, eye focus, highest quality, (highly detailed skin), photo of a exquisitely beautiful pale skin punk Dutch girl, 21yo, (wearing harness, and beanie), perfect face, alluring eyes, [seductive makeup], skin pores, (piercing:0.5), indoor, messy bedroom, (bokeh:0.6), sharp focus, dappled lighting, (backlighting:0.7), film grain, photographed on a Sony A7R IV, 18mm F/1.7 cine lens, (highly detailed, intricately detailed), 8k, HDR, seductively posing, front view, (uppper body:0.9) <lora:LEOSAM’s FilmGirl 胶片风 LoRA–全新VELVIA版本_3.0:1>

是模型作者的提示词，我只是加了个lora和调整了参数，不过用自己的提示词复现同等质量的图也不难。

负提示词：(worst quality, low quality, illustration, 3d, 2d, painting, cartoons, sketch), tooth, open mouth

Step：100（30就够了我只是有强迫症）

Sampler：DPM++ 3M SDE和UniPC

高分修复和后期处理没什么必要

Refiner 切换时机：0.01

宽高：768×1280

CFG：7

模型作者图种子：2516340429

我的图种子：3083935321

顺带一提，封面是DPM++ 2M SDE Heun，看了半天分辨不出来它跟3M哪个更好一点
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

在这里插入图片描述

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Stable Diffusion系列（三）：网络分类与选择
羊城迷鹿的博客
12-23 3799
我一般把对模型的描述放在notes里面，因为如果放在描述里会显示在选择界面里，看着非常乱，点击Replace preview可以将模型封面图替换为当前生成的图片。炫耀一下我的老婆们：sd-webui-prompt-all-in-one插件：用于选择模型、超网络、Lora和嵌入。
忘了SD3 Medium吧！SD【写实大模型】逼真! 震撼！胶片风真实感大模型——LEOSAM‘s MoonFilm V2
2401_85725028的博客
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该模型有着非常高的人气热度，LibLib下载量将近2W。经典的好莱坞魅力，穿着惊艳晚礼服的女孩，耀眼的配饰，（迷人的眼睛，红唇，完美的皮肤），奢华的背景，天鹅绒窗帘，戏剧性的姿势，有趣的构图，聚光灯照明，丰富的阴影，浅景深，闪闪发光的散焦，精致的细节，高分辨率，35毫米胶片，永恒的优雅。风景，荒诞，超现实主义的生活，像纹理一样的虚拟照明，人工智能，获奖照片，尼康RAW照片，8k，富士胶片XT3，杰作，无人，寒冷，冬天，山，雾，lut，电影，昏暗的颜色，暗镜头，静音，胶片颗粒，冰，冰岛，极光，
Stable Diffusion【真人模型】：极致光影人像摄影MAX大模型
Everly_的博客
07-10 769
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
东方韵味：Stable Diffusion极致中国风LoRA模型优选推荐
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作者目前训练了1.0和2.0两个版本，2.0训练级改为512x768，更适合做竖图；训练方式改为locon 128dim，增加了更多服饰颜色。目前问题是手部依然不稳定，建议可以尝试下 controlnet 或加 embedding 修手。
AI绘画Stable Diffusion XL 强烈推荐！摄影后期首选，极致人像!一键磨皮,高清画质 ,商用级AI人像——TIME时光4
z19981的博客
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*“家叔马丁Mr_M”**大佬于6月15又推出了其极致人像系列XL大模型——TIME时光4-极致人像 V4版本。TIME时光4-极致人像模型全单反人像照片训练有着更加真实的皮肤纹理和细致的汗毛，毛孔式构成皮肤，不同于MJ的网格式构成，不惧超特写镜头，解决许多模型超近特写脸变形的毛病，还原真实皮肤和漂亮的眼神光。为美妆，时装，护肤品，等提供虚拟棚拍大片。更加准确的肢体动作，对舞蹈，运动的态姿有良好的出片率。拥有更具胶片感的画质，真正单反级的光影表现。
Stable Diffusion【真人模型】：AI绘画打造极致光影美女人像摄影，超真实！（附模型）
2401_85154887的博客
07-13 612
哈喽，各位小伙伴们！今天我要和大家分享一个SD1.5大模型：极致光影人像摄影MAX。这个模型在人像摄影领域真的表现出色，特别是在处理光影效果方面，能够打造成逼真的人像光影效果！一起来看看吧
Stable diffusion 如何做出媲美单反效果的摄影照片！一键生成极致人像!
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1个女孩，完美无瑕，干净，杰作，专业艺术品，著名艺术品，（完美的脸：1.6），细节脸，高度细致的脸和皮肤纹理，双眼皮，细致的眼睛，（美丽的眼睛：1.4），纯粹的美丽，（苗条的女性身体：1.3），（夜晚：1.5），（户外：1.2），女神，幻想，梦幻，（丰富：1.4）豪华，复杂的细节，精致的图案，迷人，发饰，（微笑：1.3）看着观众，（樱花：1.3）清晰度，高质量，详细的身体渲染，清晰的焦点，渐变头发，瘦腹肌，长头发，最佳质量。对胶卷，相机，镜头，景深，感光等摄影tag，都有正确的反应。
Stable Diffusion 【模型推荐】逼真！写实人像摄影极致质感真人大模型——极致质感
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06-24 1352
*hello，大家好****我是极客菌极客菌今天又又带来了一款SD1.5真人写实大模型——,该模型为“”大佬历时一个月打造，此版本为V5的色彩修正版本，该模型在写实方面效果非常不错。只为了追求质感的不断优化，细到发丝。**分辨率：**448x800**迭代步数：**30（越高细节越多，但也会更胶皮）**采样方法:**DPM++ 2M Karras（EA也可）**提示词引导系数 (CFG Scale)😗*7。
【震撼升级！】Stable Diffusion 极致真实人像新作：每一寸细节都在挑战视觉极限！
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05-24 675
（全套教程文末领取哈）
Stable Diffusion【真人模型】：AI绘画打造极致光影美女人像摄影，超真实！
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FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具， 支持云边端部署
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FastDeploy是一款全场景、易用灵活、...包括 物体检测、字符识别（OCR）、人脸、人像扣图、多目标跟踪系统、NLP、Stable Diffusion文图生成、TTS 等几十种任务场景，满足开发者多场景、多硬件、多平台的产业部署需求。
Stable Diffusion：摄像主题为主的大模型 梦幻泡影Dreams and bubbles
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stable diffusion 生成真人照片的提示语
07-25
2. stable diffusion，为您创造极致真实的人像照片体验。 3. 专业算法保障，stable diffusion打造迷人无比的真人照片。 4. 别再因照片质量困扰，stable diffusion助您获得高质真人照片！ 5. 无需拍摄实景，stable...
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### Stable Diffusion WebUI 中的人像生成最佳采样步数 在使用 Stable Diffusion WebUI 进行人像生成时，选择合适的采样步数对于获得高质量图像至关重要。通常情况下，较高的采样步数能够提供更精细的结果，但也...
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哈士奇是我的信仰~呜哇
06-10 892
处理: 虚拟环境下找到 \Lib\site-packages\huggingface_hub\constants.py。进入虚拟环境后 pip install cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl。│ └── v1-5-pruned-emaonly.safetensors # 模型文件。Hugging Face 访问不了可以去魔搭社区。重启UI 就可以选中目标模型。问题 分词器下载失败。
yolo模型精度提升策略
qq_47798402的博客
06-09 489
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 319
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
二维张量dim=1
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GHL_17768588743的博客
06-11 133
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
stable diffusion真实人像
02-27
### 如何使用 Stable Diffusion 生成逼真的人像图片 为了利用 Stable Diffusion 创建更加真实的肖像画，除了基本的设置外，还需要调整特定参数并可能应用额外的技术来提升图像质量。 #### 设置环境与加载模型 首先确保已准备好运行环境，并按照标准流程导入必要的库和预训练模型[^2]： ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda") ``` #### 调整采样步骤数量 对于希望获得更清晰、细节更为丰富的输出结果而言，适当增加 `num_inference_steps` 参数值是非常重要的。较低的数量可能会导致最终产物显得不够精细甚至有些模糊[^3]： ```python image = pipeline(prompt="A realistic portrait of a person", num_inference_steps=80).images[0] ``` #### 应用高分辨率策略 如果目标是生产超高解析度的作品，则可以在推理过程中加入放大处理或是直接指定较高的尺寸规格。不过需要注意的是这会显著延长计算时间并且消耗更多资源： ```python height = width = 768 # Higher resolution settings guidance_scale = 7.5 # Adjust guidance scale as needed for better quality portraits negative_prompt = "" # Optionally set negative prompts to avoid unwanted elements image = pipeline( prompt="A highly detailed and photorealistic portrait photo", height=height, width=width, num_inference_steps=100, guidance_scale=guidance_scale, negative_prompt=negative_prompt ).images[0] # Save the generated image locally image.save("./realistic_portrait.png") ``` 通过上述方法可以有效地提高由 Stable Diffusion 所创造出来的人物头像的真实感，在实际操作时可根据个人喜好微调各个选项直至满意为止。
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