SD WebUI
Checkpoint模型
VAE
选择Checkpoint后自动匹配
CLIP跳过层
一般选择2,但如果生成的是二次元风格则选填1







三大主流模型
| 推出时间 | 基础算法1.5 | 基础算法XL | 基础算法F.1 |
|---|---|---|---|
| 生图质量 | 基础算法1.5 | 基础算法XL | 基础算法F.1 |
同一提示词下展示的效果


常用负面提示词
| bad,handsmissingfingers,fused fingers:1.61051),(too many fingers:1.61051)(worst quality,low quality:1.4),(depth of field,blurry:1.2), (greyscale,monochrome:1.1).3D face,cropped,lowres,text,(nsfw:1.3),(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),normal quality,((grayscale)),skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,(ugly:1.331),(duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21),(tranny:1.331),mutated hands,(poorly drawn hands:1.5),blurry.(bad anatomy:1.21),(bad proportions:1.331),extra limbs,(disfigured:1.331),(missing arms:1.331),(extra legs:1.331).(.(unclear eyes:1.331),lowers,extra digit,badhands,missing fingers,(((extra arms and legs))), | 坏,手指缺失,手指融合:1.61051),(手指太多:1.6105l)(质量最差,质量低:1.4),(景深,模糊:1.2),(灰度,单色:1.1)。3D面部,裁剪,低分辨率,文本,(nsf:1.3),变异的手(画得不好的手:1.5),模糊。(不良解剖结构:1.21),(不良比例:1.331),多肢,(毁容:1.331”,(缺失手臂:1.331“,(多腿:1.331。(.(眼睛不清:1.331)、低头、多指、坏手、缺指、(((多胳膊和腿))), |
|---|---|
| Easy Negativemale,female,child,elder,animals,biologi-cal,darktone,generalquality,normalquality,paste,ugly,not good-looking,poorcomposition,graytone | 容易否定男性、女性、儿童、老年人、动物、生物、深色、一般品质、正常品质、糊状、丑陋、不好看、成分差、灰色, |
正面提示司
模型不同,提示词写法不同



提示词写作公式





提示词拆解案例



使用AI工具出提示词
eg:我需要 一个情人节运营海报,画面以一对情侣为主,展示出温馨浪漫的氛围,出5个不同的情侣互动场景,要经典、动人、有吸引力。

提示词权重

范围一般为1-2,正向提示,是负向提示都可以
生图
文生图的本质就是一个去噪的过程
采样——不同的采样式代表不同的去噪方式,不同的采样方式,出图细节不一样,一般根据使用lora提示选择或使用默认方式。
迭代步数——代表去噪行为进行了多少次,步数越多细节越精细,一般根据使用lora提示或在25—35之间,如果画面模糊或有彩色噪点,可增加频数。
宽度/高度


提示词引导系统数——控制生图过程对提示词的依赖程度,数值越高,AI会严格遵循提示,但不自然,数值越低,AI会自由发挥,偏离提示词,具体按推荐,一般在3.5——7.5之间
随机种子数—— -1为随机种子数,如果想要生成一模一样的图,则需要将参考图的种子数填写进去。
loar
作用:可以实现同各种类型的风格,让图像具有特定氛围,为画面添加指定元素,实现特定材质,提升画面质感 。




loar触发词:可以理解为LORA的开关,必须在提示词中添加触发词,loar的效果才能展示出来。
权重:lora权重越高,对图片的影响越大。
对人物年龄、肤色等特殊loar要仔细阅读说明
loar叠加使用

一、混合出新风格



二、实现更精致复杂的出图


权重需要根据实际调整

放大
高分辨率:常用于V1.5和XL模型
如果有推荐用推荐算法,重绘采样步数:与迭代保持一致即可,重绘幅度控制与原图的相似度,如小于0.3,和原图很相似,但细节改善不明显,如果大于0.7,细节变丰富 ,但内容与原图不同,建议从0.6或0.6开始
建议生出图后再用固定种子值方式进行指定放大
后期处理放大
超清放大 1、需要和Checkopint大模型配合进行,如果是上传的是二次元图片,则要在社区中选择同类动漫大模型,另外,超清放大还不支持F.1大模型
2、放大方法的选择:
Multi diffusion 可生成高精度细节
MDiffusers广泛适用,效果自然
3、增强效果
全面增强:重绘超0.5,开启可保持画面主体的一致性,默认值为1
强化细节
增强画质

面部扭曲问题解决
1、放大生图尺寸
2、高分辨率修复模式
3、ADetailr插件


Mediapipe用于写实图像的面部修复
Yolov8用于2D、3D、卡通等
快速获取图片提示词
在AI工具里上传参考图,输入:
请以自然语言详细描述图片的具体内容,包括画面风格,主体特征(比如人物的长相、着装姿势等)、场景环境、画面构图,整体色调等。
快速提取出图信息
PNG图片信息,自动产出生图信息(只针对于原始图,不能对已二次编辑 的图片)

ControlNet精准控图


控制三大类


一、人物姿势精准控制 OpenPose
姿势参考图注意事项:1、肢体关系必须明确,不能遮挡。2、参考图与生成图比例保持一致

二、参数设置








617

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



