Stable Diffusion基础界面介绍

news2024/9/25 7:24:01

SD是stable diffusion的简称,AI绘画的一个开源应用,(不需要科学上网),目前使用的版本是B站UP秋葉aaaki整理的最终版。

安装教程详见 B站up主 秋葉aaaki,教程下有提供stable diffusion的下载链接。

安装必要的三个基础部分,大约10G,百度网盘获取

UP主的链接没了,这里放个之前保存到:

链接:https://pan.baidu.com/s/1d0TpQ8TZ7PUPtyOguTTuKg?pwd=kx7w 提取码:kx7w

安装还是需要看up主的教程。

1.整合包,这是本体,https://www.bilibili.com/video/BV17d4y1C73R

2.WebUI,这是汉化的UI界面,https://www.bilibili.com/video/BV1ne4y1V7QU

3.插件Controlnet,这是灵魂插件,可固定动作,https://www.bilibili.com/video/BV1Wo4y1i77v

进阶魔法(可选可不选)

比如,安装Deepbooru,训练模型,得到固定的画风,素材整理比较麻烦,长宽1:1的画面干净的人物图片,素材10--100张左右。

下面正式开始介绍界面:

文生图、controlnet

文生图的界面功能:

鼠标悬停在UI上即可获得解释

提示词语言:英语,

推荐谷歌翻译,汉译英,复制粘贴到正面指示词,就可以生成了。

生成批次和每批数量越大,出图越慢,对显卡要求越高;

一般填1,你也可以多试试。

如果出图太慢可以选择中止,重新调参数。

输出结果,在根目录可以找到,比如:

常见问题1:Tag提示词怎么写?

先看AI如何理解你的提示词,

stable-diffusion-webui Wiki ·icon-default.png?t=N7T8https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/

这里是官方维基,需要梯子进去,全英文+很多代码,看不懂。

下面是个人观察AI的理解经验:

第一,Tag排序很重要,越前面的词汇越受AI重视,重要事物位置放前面;

第二,()[] {} 会更改词汇的权重,()是webui的版本,写法(A:1.3)=1.3倍权重的A,词汇效果不明显可以慢慢提高它的权重,立刻拉满权重又可能出现盖过其他词汇的问题;

错误的举例:正面指示词:one cat,Graphic style,Illustration,(a girl doing yoga:1.3),There are many indoor potted plants on the ground.

调换one cat 和 a girl doing yoga 的效果,a girl doing yoga,Graphic style,Illustration,(one cat:1.3),There are many indoor potted plants on the ground.

第三,AI对数量的理解存在问题,尽量不用:数字+色彩+事物 的描述,

比如one orange cat ,AI会理解为one orange,many cats,总之很奇怪;

第四,词性对画面的影响,这里主要考虑动词,也就是事物和事物之间的位置和状态,

对画面不满意,还可以从动词这方面修改。

第五,负面指示词很重要,减少多肢和低品质画面,必填;

推荐使用已有的Tag,进行组合,相当高效。

SD自带的解析AI图片的Tag方法:

网站解析方法:

(一般懒得开启动器时用)

拖动AI图片进入下面网站,自动解析AI作品参数。

Stable Diffusion 法术解析​spell.novelai.dev/

效果如下:

常见问题2:服饰难以用语言描述

解决方法:

一个是复制粘贴类似AI图片的Tag,手动找关键词(顺便学一下英语)。

另一个是问chartgpt,如果某个角色穿了这件衣服,且角色在2021年前出现过,让AI用英语进行描述,你再复制粘贴。

试过,感觉还行。

而且,如果是著名的游戏人物,直接告诉AI人物的名字,也容易生成类似服饰效果。

常见问题3:卡住、不能用等情况

显存不够,重启,或者,换显卡。

其他问题,我也不太懂,试试一键更新吧,

实在不行去B站看up主 秋葉aaaki 专栏,搜关键词。

插件controlnet界面功能如下:

只要线的效果,可以不写Tag,

但是预处理效果可能阴间,所以如果有上色需求就写好Tag。

Preprocessor(预处理器)和模型,一般两者配合使用,左右单词对应着选。

预处理器也可以选none,模型选别的,只是结果生成的两张图中,有一张原图。

素材的尺寸比例尽量为1:1,不然出图可能少一部份。

初次使用,出图速度可能比较慢。

固定动作:openpose+openpose

openpose,配和词汇增减权重,主要起画面构图作用。

提取边缘线:canny+canny

可以不写Tag,得到类似线稿的效果,

但是上色效果可能阴间,如果有上色需求就写Tag。

sampling steps = 20,十几秒出图。

粗线稿:hed + control_hed

效果类似粗线稿。

建筑线段检测:mlsd +control_mlsd

用的楼阁,生成的都是直线,没有曲线。

深度图:depth + control_depth

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