关于Stable Diffusion WebUI功能认知

生成第一张能看的图

第一篇 文生图

一.基础模块

1.Stable Diffusion checkpoint:

 

    Stable Diffusion模型,俗称"大模型"。

 

2.SD VAE:

 

    外挂 VAE 模型。

 

3.Clip skip

 

    CLIP 终止层数,值越大丢失的提示词越多,Clip Skip和CFG Scale之间并没有相互作用,它们是完全不同的东西。(某乎可获得详细解析)

 

    例:提示词为"拿着火柴的女孩",当Clip skip调大,出来的结果可能只有女孩。

 

4.Sampling steps

 

    迭代步数 (Steps),值越大图片质量越好。

 

5.Sampling method

 

    采样方法 (Sampler),以下为推荐采样方法。

 

    1.1 DPM++ 2M Karras(迭代步数可为20-30步)

 

    1.2 unipc(15-25步)

 

    1.3 DPM++ SDE Karaas(高质量不收敛 10-15步)

 

    1.4 DDIM(10-15步)

 

    1.5 Euler 和 Heun(减少步骤节省时间)

 

6.Hires. fix

 

    高分辨率修复 (Hires. fix),相当于"后期处理Extras",文生图时图片一并放大处理。

 

    1.1 推荐使用BSRGAN、SwinIR_4x。

 

    1.2 推荐重绘制幅度为0.6-0.8。

 

7.CFG Scale

 

    提示词引导系数(CFG Scale),值越大提示词权重越高。

 

    1.1 推荐值5-15。

 

8.Seed

 

    随机种子,用于生成图像的再现性和一致性。 作者:京城啤套人 https://www.bilibili.com/read/cv24154162/ 出处:bilibili

etzzy

希望50年后它依然存在,让我感觉我一直在做一件稍微有点cool的事情

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