1、界面设置

  • 显示clip skip
sd_model_checkpoint,sd_vae,CLIP_stop_at_last_layers

2、主要参数介绍

  • 采样步数/Sampling steps:步数值越大,花得时间越多随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像。一般开到 20~30,对于一些自己满意但是还有缺陷的图片,可以尝试开到比较大的值(不同的采样器,效果会有所不一样
  • 提示词引导系数/CFG Scale:图像与提示词的一致程度——越低的值产生越有创意的结果,值越大越接近提示词
  • 图像生成种子/Seed:种子数,只要种子数一样,参数一致、模型一致 就能重新生成一样的图像(默认为-1,代表随机生成种子数
  • 重绘强度/Denoising strength:值越大表示对原图重绘幅度越大,比较适合微调(简单理解就是跟原图差距越大),例如:已经生成了一幅比较满意的作品,可输入图片的seed值,然后微调此参数,可进一步优化作品
Euler 是最简单、最快的。
Euler a(Eular ancestral)可以以较少的步数产生很大的多样性,不同的步数可能有不同的结果。而非 ancestral 采样器都会产生基本相同的图像。DPM 相关的采样器通常具有不错的效果,但耗时也会相应增加。Euler a 更多样,不同步数可以生产出不同的图片。但是太高步数 (>30) 效果不会更好。
DDIM 收敛快,但效率相对较低,因为需要很多 step 才能获得好的结果,适合在重绘时候使用。
LMS 是 Euler 的衍生,它们使用一种相关但稍有不同的方法(平均过去的几个步骤以提高准确性)。大概 30 step 可以得到稳定结果
PLMS 是 Euler 的衍生,可以更好地处理神经网络结构中的奇异性。
DPM2 是一种神奇的方法,它旨在改进 DDIM,减少步骤以获得良好的结果。它需要每一步运行两次去噪,它的速度大约是 DDIM 的两倍,生图效果也非常好。但是如果你在进行调试提示词的实验,这个采样器可能会有点慢了。
UniPC 效果较好且速度非常快,对平面、卡通的表现较好,推荐使用。
  • 高清化算法/Upscaler:【点击进入主要的作用是调整图像的质量和清晰度

3、提示词:提示词生成工具1【点击进入】 提示词生成工具2【点击进入

  • 常用符号的应用,更加详细的可参考此文章【点击进入】:
    • 冒号:自定义权重数值 格式:左圆括号 + 词缀 + 冒号 + 数字 + 右圆括号
    • 圆括号():增加权重0.1
  • 添加正面提示词的逻辑思路:先在脑海中形成整体画面,然后再根据画面添加细节参数
    • 例如:一个女孩在海边——然后我们进行进一步优化——什么样的女孩?女孩的身份、五官、身材、穿着、配饰、动作、表情等等——然后我们再想一下什么样的海边?哪里的海边、海边此时的天气、场景、周围有什么点缀——接着我们再想一下这张图要用什么风格、画面要用什么效果、图片质量、清晰度怎样、什么样的构图等等(提示:场景要合理化,如空姐穿着职业装在海边)
  • 反面提示词的添加思路:参考提示词生成工具,生成图片后,根据图片的情况进行权重的调整
  • 提示词输入完成之后,就可以根据你自己想要的突出的地方进行加权或者降权

4、提示词资源网站

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