Stable Diffusion学习记录

news2024/11/24 9:36:07

文章目录

  • 前言
  • 电脑配置推荐
  • 环境搭建
    • 下载地址
    • 安装步骤
      • 步骤一,打开下载的秋叶整合包,路径秋叶整合包/sd-wenui-aki
      • 步骤二,打开下载好的sd-webui-aki-v4.8.7解压包
  • Stable Diffusion软件配置,插件安装,模型下载
    • Stable Diffusion Web UI文件夹作用
      • embeddings文件夹
      • extensions文件夹
      • models文件夹
    • 大模型下载
  • Stable Diffusion提示词
    • 提示词原理
      • 提示词基础
      • 符号解释
        • 权重控制
        • Lora文件触发
        • 提示词连接
    • 进阶语法
    • 提示词推荐格式
      • 画质
      • 画风
      • 反向提示词
    • prompt-all-in-one插件
  • Stable Diffusion 采样器
    • 老派采样器
    • DPM采样器
    • 新派采样器
  • 相关链接

前言

Stable Diffusion是一个开源免费能生成以假乱真的图片、有着强大可控性不能制作视频光影文字的AI软件,可以说是有必要学习的东西了,这里是基于秋叶大神整合的Stable Diffusion Web UI进行接触和学习。

电脑配置推荐

系统要求:Win10 or Win11
显卡:RTX2060以上,6GB显卡显存
内存:8GB,推荐16GB
硬盘:预留20-100GB硬盘空间

环境搭建

下载地址

这里使用秋叶aaaki整合包:链接:https://pan.baidu.com/s/1Q2k5nkPCFIWPpDOG6WJThg
提取码:3kg0

安装步骤

步骤一,打开下载的秋叶整合包,路径秋叶整合包/sd-wenui-aki

打开启动器运行依赖安装教程.docx文件
在这里插入图片描述
复制下载链接:
https://dotnet.microsoft.com/en-us/download/dotnet/thank-you/runtime-desktop-6.0.25-windows-x64-installer?cid=getdotnetcore

下载为Microsoft Windows Desktop Runtime启动器运行依赖,下载好进行安装
在这里插入图片描述

步骤二,打开下载好的sd-webui-aki-v4.8.7解压包

解压这个文件,注意解压的路径不能包含任何中文路径
解压密码:bilibili@秋葉aaaki
在这里插入图片描述
解压完成后,解压的主目录里面点击A绘世启动器.exe就能启动了。
等待加载后启动完成。
在这里插入图片描述
再点击一键启动,等待程序加载…
在这里插入图片描述
弹出以下网页界面就是启动完成了
在这里插入图片描述
在文生图输入a cat,就会生成一直一张猫的图片。
这是 anything-v5模型下生成的猫图片
在这里插入图片描述
到这里Stable Diffusion就安装完成了。

Stable Diffusion软件配置,插件安装,模型下载

Stable Diffusion Web UI文件夹作用

embeddings文件夹

embeddings是嵌入的意思,意识是一个物体映射到另外一个物体,就是一个关系的桥梁。
主要是用来存放pt格式和safetensors格式的嵌入式像量文件的,比如Easy Negative和bad hands5。

extensions文件夹

放置插件的文件夹,所有Stable Diffusion下载的插件都是放置到这个文件夹下的。

models文件夹

下载的大模型都是放置到这个文件夹下的。

大模型下载

进行civitai下载模型。
主页面选择Models
在这里插入图片描述
然后右边Filters点开,在Model Types里面选择Checkpoint
在这里插入图片描述

然后选择自己喜欢的风格模型下载,等待下载完成即可。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
把下载好的safetensonrs文件放到主目录的models/stable-diffusion下面
在这里插入图片描述
刷新一下模型就处来了。
在这里插入图片描述
切换模型。

关闭掉后台程序,删掉extensions文件夹下的所有插件,为了保持干净的插件环境。

安装好中文插件后,进入设置/用户界面,选择zh-Hans(Stable),然后再需要下一个主题美化的插件lobe
在这里插入图片描述再重启一下后台程序和重新进入一下界面即可

在这里插入图片描述

Stable Diffusion提示词

提示词原理

提示词基础

1.提示词之间需要使用英文逗号分隔开
2.提示词是可以进行换行的
3.每个提示词的权重默认为1,权靠前权重越高
4.数量控制在75个单词以内

例如提示语输入,girlish,Blonde hair,Blue pupils
就是说生成一个少女,金色的头发,蓝色的眼瞳即可。尽量使用英文作为提示语,使用中文的时候AI有些提示语会无法识别出来。
在这里插入图片描述

符号解释

权重控制

()使用括号括起来的提示词权重会变成原来的1.1倍率,最多套三层
red = 1 ,(red) = 1.1 ,(((red))) = 1.331

{}符号也是添加权重的,{red} = 1.05

[]符号是减少权重的,[red] = 0.9

直接设置权重的方式可以如下
(red:1.5)
(greed:0.3)

如下我们输入
Noodles,Meat,Vegetables,Scallions,Eggs,Fish。然后对鸡蛋的权重进行不同的控制会生成如下不一样的
在这里插入图片描述

Lora文件触发

使用尖括号<>调用Lora
女孩穿着汉服 1GIRL,IN HandFu < LORA:Hanfu:0.6 >
在这里插入图片描述

提示词连接

使用_下划线进行连接
比如一个提示语Coffee Cake,Stable Diffusion会理解成咖啡和蛋糕
但是输入 Coffee_Cake会理解成咖啡蛋糕

进阶语法

[提示语:0-1数值]
FOREST ,LOTS OF TREES AHO STOHES ,[FLOWERS: 0.7]

这里一张图片在生成采样70%以后,才开始计算Flowers的采样
在这里插入图片描述
如果是使用[提示语::0-1数值]双冒号后
FOREST ,LOTS OF TREES AHO STOHES ,[FLOWERS:: 0.7]
意思是计算到70%的采样之后,不在进行Flowers的采样计算,下图
在这里插入图片描述
[提示词1:提示词2:0-1数值]
[STOHES : FLOWERS : 0.70],这句话的意思是前面70%的计算中STOHES生效, FLOWERS则只在后面的30%生效。
在这里插入图片描述

[提示语1|提示语2],则为提示语1和提示语2交替使用采样
输入1Girl,[Red|Blue] Hair,这样就生成一个红蓝交替发色的女孩了

在这里插入图片描述

提示词推荐格式

填写顺序
1,画质+画风词
2,画面主体描述
3,环境、场景、灯光、构图
4,Lora
5,负面词语

画质

画质词如下有:
[masterpiece:1.2),best qualityhighres,extremely detailed CG,perfect lighting,8k wallpaper

画风

真实系:photograph,photorealistic
插画风:lllustration,painting,paintbrush
二次元:anime, comic, game CG,
三维场景:3D,C4D render unreal engine,octane render

画风词:
Cyberpunk 赛博朋克
8bit/16bit pixel 像素风
studio ghibli 宫崎骏风格
pixel style 皮克斯风格
Chinese ink style 水墨画

反向提示词

负面词:NSFW,[worst quality:2),[low quality:2[normal quality:2],lowres, normal quality[[monochrome)),[[grayscale]],skin spots,acnes,skin blemishes, age spot,[ugly:1.331],[duplicate:1.331],[morbid:1.21),[extra legs:1.331],[fused fingers:1.5,(too many fingers:1.5](unclear eyes:1.331],lowers, bad handsmissing fingers,extra digit,bad handsmissing fingers,[llextra arms and legs]]],

上面的负面提示词为通用的,NSFW是告诉Stable Diffusion不要生成适合公共场合的图片,还有就是告诉SD不要生成角色缺手臂,缺一条腿的图片

在这里插入图片描述
这些直接复制到下面的反向提示词即可

prompt-all-in-one插件

下载链接,https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one

安装这个插件后在红框处输入想要的提示词中文,按一下回车就可以自动生成了英文输入此时写入正向了。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
对英文不太好的朋友非常的友好。

在这里插入图片描述
而下面又可以找到不同的人物,装饰,服饰等词语。

Stable Diffusion 采样器

采样器主要划分成三大类型
1.老派采样器
2.DPM采样器
3.新派采样器

采样器名单如下
在这里插入图片描述
上面有很对采样器都不好用,而有很多采样器也有升级版本后被淘汰的。
我们只需要使用一些好用采用的采样器即可。

老派采样器

DDIM和PLMS是SD最早的采样器算法,不再进行使用
Euler和Euler a渲染画面简单直接,不容易出错,Eluer后面的a代表这收敛的意思
Heun 画质更好,但速度慢一倍
LMS和MSKarras 线性多步法,速度和Euler差不多,实测没Euler稳定,容易出色块

老派采样器中仅仅使用
Euler,Euler a,Heun

DPM采样器

在这里插入图片描述
DPM fast很不稳定,DPM adaptive算法是时间不可控。
DPM二代算法消耗高
因为Karras结尾的是优化算法,Heun是更清晰化的算法,a是收敛化,2S和2M的区别是2M的算法增加了色块直接的通讯,2M是2S的进阶版本。

剩下推荐的算法为如下
在这里插入图片描述

新派采样器

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

相关链接

CGMI.Com:https://cgmi.com/
ChatGPT-4白给:https://cgmi.com/archives/677
模型下载C站:https://civitai.com/

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1646632.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

基于EWT联合SVD去噪

一、代码原理 &#xff08;1&#xff09;基于EWT-SVD的信号去噪算法原理 经验小波变换&#xff08;Empirical Wavelet Transform&#xff0c;EWT&#xff09;&#xff1a;EWT是一种基于信号局部特征的小波变换方法&#xff0c;能够更好地适应非线性和非平稳信号的特性。奇异值…

Redis探索之旅(基础)

目录 今日良言&#xff1a;满怀憧憬&#xff0c;阔步向前 一、基础命令 1.1 通用命令 1.2 五大基本类型的命令 1.2.1 String 1.2.2 Hash 1.2.3 List 1.2.4 Set 1.2.5 Zset 二、过期策略以及单线程模型 2.1 过期策略 2.2 单线程模型 2.3 Redis 效率为什么这么高 三…

如何取消xhr / fetch / axios请求

如何取消xhr请求 setTimeout(() > { xhr.abort() }, 1000)如何取消fetch请求 fetch()请求发送以后&#xff0c;如果中途想要取消&#xff0c;需要使用AbortController对象。 let controller new AbortController(); let signal controller.signal;fetch(url, {signal:…

Excel利用数据透视表将二维数据转换为一维数据(便于后面的可视化分析)

一维数据&#xff1a;属性值都不可合并&#xff0c;属性值一般在第一列或第一行。 二维数据&#xff1a;行属性或列属性是可以继续合并的&#xff0c;如下数据中行属性可以合并为【月份】 下面利用数据透视表将二维数据转换为一维数据&#xff1a; 1、在原来的数据上插入数据透…

#初始化列表

1.再谈构造函数 1.1构造函数的组成 构造函数包括函数体赋值与初始化列表初始化。 1.2函数体赋值 class Date { public:Date(int year, int month, int day){_year year;_month month;_day day;} private:int _year;int _month;int _day; };虽然上述构造函数调用之后&…

【数据结构】C++语言实现栈(详细解读)

c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm1001.2014.3001.5343 给大家分享一句我很喜欢我话&#xff1a; 知不足而奋进&#xff0c;望远山而前行&am…

cmake进阶:文件操作

一. 简介 前面几篇文章学习了 cmake的文件操作&#xff0c;写文件&#xff0c;读文件。文章如下&#xff1a; cmake进阶&#xff1a;文件操作之写文件-CSDN博客 cmake进阶&#xff1a;文件操作之读文件-CSDN博客 本文继续学习文件操作。主要学习 文件重命名&#xff0c;删…

自动化运维管理工具-------------Ansible

目录 一、自动化运维工具有哪些&#xff1f; 1.1Chef 1.2puppet 1.3Saltstack 二、Ansible介绍 2.1Ansible简介 2.2Ansible特点 2.3Ansible工作原理及流程 2.3.1内部流程 2.3.2外部流程 三、Ansible部署 3.1环境准备 3.2管理端安装 ansible 3.3Ansible相关文件 …

BGP的选路 :

前提条件 &#xff1a; 丢弃所有不可用的路由信息。 属性的名称 传播范围 默认值 评判标准 PV&#xff08;优选值&#xff09; 不传播 0&#xff08;0-65535&#xff09; 越大越优 LP&#xff08;本地优先级&#xff09; IBGP对等体 之间 100 越大越优 AS_PATH …

0506_IO1

思维导图&#xff1a; 练习&#xff1a; 有如下结构体 struct Student{ char name[16]; int age; double math_score; double chinese_score; double english_score; double physics_score; double chemistry_score; double bio_score; }; 申请该结构体数组&#xff0c;容量为…

尊享面试100题(314.二叉树的垂直遍历python)

题目关键词&#xff0c;从左到右&#xff0c;从上到下&#xff0c;那么使用bfs宽度优先算法。 使用字典v保存每一列的值。 class Solution:def verticalOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:if not root: return []v defaultdict(list)qu deque()…

数据分析之Tebleau可视化:树状图、日历图、气泡图

树状图&#xff08;适合子分类比较多的&#xff09; 1.基本树状图的绘制 同时选择产品子分类和销售金额----选择智能推荐----选择树状图 2.双层树状图的绘制 将第二个维度地区拖到产品分类的下面---大的划分区域是上面的维度&#xff08;产品分类&#xff09;&#xff0c;看着…

GreptimeDB 助力国家电网数字换流站打造稳定高效的时序数据底座

电网体系作为现代社会运行的支柱之一&#xff0c;为各行各业、千家万户提供了电能的基本支持。从家庭到企业&#xff0c;医院到学校&#xff0c;交通到通讯&#xff0c;电力电网的应用贯穿始终。近年来&#xff0c;特高压换流站成为国家电网的重点建设工程&#xff0c;“十四五…

[每日AI·0506]巴菲特谈 AI,李飞飞创业,苹果或将推出 AI 功能,ChatGPT 版搜索引擎

AI 资讯 苹果或将推出 AI 功能&#xff0c;随 iPhone 发布2024 年巴菲特股东大会&#xff0c;巴菲特将 AI 类比为核技术 巴菲特股东大会 5 万字实录消息称 OpenAI 将于 5 月 9 日发布 ChatGPT 版搜索引擎路透社消息&#xff0c;斯坦福大学 AI 领军人物李飞飞打造“空间智能”创…

Linux第三节--常见的指令介绍集合(持续更新中)

点赞关注不迷路&#xff01;&#xff0c;本节涉及初识Linux第三节&#xff0c;主要为常见的几条指令介绍。 如果文章对你有帮助的话 欢迎 评论&#x1f4ac; 点赞&#x1f44d;&#x1f3fb; 收藏 ✨ 加关注&#x1f440; 期待与你共同进步! Linux下基本指令 1. man指令 Linu…

学QT的第一天~

#include "mywidget.h" MyWidget::MyWidget(QWidget *parent) : QWidget(parent) { //窗口相关设置// this->resize(427,330); this->setFixedSize(427,330); //设置图标 this->setWindowIcon(QIcon("C:\\Users\\Admin\\Desktop\\pictrue\\dahz.jpg&q…

ComfyUI搭建和注意事项for WIN[笔记]

下载ComfyUI(GitHub - comfyanonymous/ComfyUI: The most powerful and modular stable diffusion GUI, api and backend with a graph/nodes interface.) 从源码上搭建比较麻烦&#xff0c;一般不推荐&#xff0c;所以跑到release里面找一个下载。我的显卡是GeFore GTX 1050 …

mac电脑如何安装python及环境搭建

&#xff08;1&#xff09;进入官网&#xff1a;Download Python | Python.org&#xff0c;根据自己电脑选择python (2)这里我选择的是mac,点击&#xff1a;macos&#xff0c;选择最近版本并点击进入 (3)选择mac版本&#xff1a; (4)点击就可以进入下载&#xff1a; (5)下载好之…

全国31省对外开放程度、经济发展水平、ZF干预程度指标数据(2000-2022年)

01、数据介绍 自2000年至2022年&#xff0c;中国的对外开放程度不断深化、经济发展水平不断提高、ZF不断探索并调整自身在经济运行中的角色和定位&#xff0c;以更好地适应国内外环境的变化&#xff0c;也取得了举世瞩目的成就。这一期间&#xff0c;中国积极融入全球经济体系…

JAVA基础|常用API-BigDecimal

一. 说明 用于解决浮点型运算时&#xff0c;出现结果失真的问题。 由于计算机本身的二进制并不能很精确的计算度&#xff0c;直接进行 - * /也可能出现运算结果失真 可以看到在上述代码中&#xff0c;0.10.2并不完全等于0.3&#xff0c;这在某些情况下会出现问题&#xff0c;…