在Stable Diffusion的进阶之路上,掌握高级技巧和优质插件是提升效率的关键。本文精心整理了多种实用的高级技巧,从参数的深度优化到创意的融合,让你的图片生成更加精准、独特。同时,推荐一系列强大的插件,它们能够拓展功能边界,为你带来更便捷、高效的创作体验。无论是细节调整还是风格创新,这些技巧和插件都能助你一臂之力。持续更新的内容,确保你始终站在技术的前沿,快来一起探索这些宝藏吧!
用[stable diffuision]也有很长时间了,这里是我个人总结和收集的各种效率技巧和工具,持续更新,大家有好的也可以推荐给我,我更新上去,一同进步
LORA缩略图和管理(Civitai Helper)
强大的LORA管理插件,可以自动下载缩略图和更新版本
自动下载缩略图
没有缩略图
LORA越来越多,自己手动弄缩略图太麻烦了,不然就一片灰?
试试这个插件,可以自动下载,简单易用
Civitai Helper插件设置页
下载地址
C站地址: Civitai | Share your models
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LORA按需分类
想做到LORA这样一目了然,分类明确吗?
其实很简单
虽然方法简单,貌似说的人很少很少
进到存放lora的文件夹
然后在此目录下,建立你想要分类的文件夹,把相应的lora拖进去就行了
是不是很简单?
大模型按需分类
和lora分类的方法类似
进到model的目录
如下
然后建立自己想分类的目录,例如我建立一个动漫的文件夹
把相应的模型丢进去
然后刷新UI,模型选择界面就可以看到这个了
切换模型的VAE
随着我们的模型越来越多,我们会发现模型需要配套的VAE是不一样的,有时候切来切去会很麻烦,这时候我们可以利用SD原有的功能来实现快速切换VAE
快速切换VAE
先进入到设置页面,选择用户界面
找到快捷设置列表
在sd_model_checkpoint后面输入,sd_vae
变成sd_model_checkpoint,sd_vae,保存设置并重启UI即可
高级预设模版Preset Manager
SD有自带的预设模版,可以一键保存我们的关键词
但是局限性很强,步数,种子,绘图方式,高清修复都不能保存,用Preset Manager可以保存我们大多数参数
也可以快速切换预存设置,很是方便
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显存神器Tiled VAE
显存小但是想要大尺寸怎么办?这时候我们可以试试这个工具Tiled VAE
如果原先只能512x768,用了翻倍,高清修复highres.fix同样有效,1.5倍能提升到2倍,相当给力
原理是将大图分成一片一片的区域,分开生成再合并
插件界面
官方中文文档:multidiffusion-upscaler-for-automatic1111/README_CN.md at main · pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 · GitHub
图片反推文字及打标(TAGGER)
可以导入图片让AI反推文字,功能和准确性都比SD自带的强不少,达到模仿和学习的目的,更多时候是训练LORA的时候用于批量打标签。
用完记得卸载模型,不然很占显存
抠图插件(有些麻烦)
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1,需要安装SD插件,
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2,需要安装CUBA支持
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3,需要下载TensorRT,教程[https://blog.youkuaiyun.com/Yang_4881002/article/details/124292512]
安装后可以找到后期处理这个选项
选择remove background,然后选择u2netp算法
抠图成功
图片放大神器Tiled VAE
依然还是Tiled VAE,在图生图界面中可以直接把图放大,补充细节,超级给力
示例:从1024 * 800 放大到 4096 * 3200 ,使用默认参数
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参数:
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- 降噪 = 0.4,步数 = 20,采样器 = Euler a,放大器 = RealESRGAN++,负面提示语=EasyNegative,
- 模型:Gf-style2 (4GB 版本), 提示词相关性(CFG Scale) = 14, Clip 跳过层(Clip Skip) = 2
- 方法(Method) = MultiDiffusion, 分块批处理规模(tile batch size) = 8, 分块高度(tile size height) = 96, 分块宽度(tile size width) = 96, 分块重叠(overlap) = 32
- 全局提示语 = masterpiece, best quality, highres, extremely detailed 8k wallpaper, very clear, 全局负面提示语 = EasyNegative.
原图:
1024x800分辨率
4X放大4096 * 3200
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