Stable Diffusion 模型的安装和使用

news2024/9/9 4:02:50

一、SD模型简介

Stable Diffusion的绘图风格主要由模型来控制,基础模型主要由二次元图片训练获得,所以在不安装其他模型的情况下,只能生成二次元风格的图像。

模型能够有效地控制生成的画风和内容。 常用的模型网站有: Stable Diffusion AI免费模型下载网站推荐!-CSDN博客

二、SD模型分类和作用

2.1 Checkpoint模型

  Checkpoint模型是Stable Diffusion的核心。它包含了神经网络的所有权重和参数,是生成图像的基础。这些模型通常体积较大,因为它们包含了大量的参数,这些参数是在大量图像数据上训练得到的。通过微调这些参数,可以对模型进行改进,以生成具有特定风格的图像。微调Checkpoint模型的方法有多种,包括附加训练、Dreambooth和文本反转等。

2.2 LoRA模型

LoRA模型是一种轻量级的微调方法。与直接修改Checkpoint模型的参数不同,LoRA模型通过添加一些小的补丁文件来修改模型的输出。这些补丁文件通常体积较小,可以与Checkpoint模型一起使用,而不需要对整个模型进行大量的修改。

例如:下面对人物的修饰模型

林鹤-妆容,美颜,磨皮,滤镜,四合一差异炼丹功能性lora。-LoRA-林鹤_AIGC-LiblibAI

2.3 Hypernetworks

        Hypernetworks是一种特殊的网络结构,它可以被添加到Checkpoint模型中。Hypernetworks不是直接生成图像,而是生成其他网络的权重。通过这种方式,它们可以为Checkpoint模型提供额外的灵活性,使其能够根据不同的输入生成不同的图像。

2.4、VAE

        VAE是一种将特定风格属性集成到Checkpoint模型中的方法。它可以被看作是一种特殊的微调技术,用于向模型注入某种风格或属性。一旦AVE被集成到checkpoint中,它就可以像滤镜一样作用于生成的图像,使其呈现出特定的风格特征

        这些模型和微调技术为Stable Diffusion用户提供了广泛的灵活性,使用户可以根据自己的需求定制和改进模型,生成更符合期望的图像。

在实际使用过程中我们主要使用到模型类型有:Checkpoint模型、LORA、VAE等类型。

三、SD模型下载与使用

3.1 Checkpoint模型下载与使用

这里我选择一款比较真实的人物模型AWPortrait(AWPortrait-Checkpoint-DynamicWang-LiblibAI)

将AWPortrait_v1.4.safetensors文件到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/目录下

AWPortrait真的是一台美颜相机:

然后在界面上选择模型,如果没有出现就点击右边的刷新按钮。

测试一下效果:

 生成图片

3.2 Lora模型下载与使用

LoRa的作用包括:
自然语言处理(NLP):帮助大型语言模型适应特定任务。
计算机视觉(CV):优化图像分类、对象检测等模型性能。
个性化推荐系统:快速适应用户反馈,提供定制化推荐。
语音识别和合成:提高识别或合成的准确度。
长距离传输能力:适用于远距离通信。
低功耗:适合长时间运行的应用。
抗干扰能力强:提高网络稳定性和可靠性。
多设备连接:构建大规模物联网网络。
开放性和生态系统:支持解决方案的扩展、捆绑和演进。

模型一:

选择一个和人物有关的模型:林鹤-妆容,美颜,磨皮,滤镜,四合一差异炼丹功能性lora。-LoRA-林鹤_AIGC-LiblibAI

 将下载模型放到stable-diffusion-webui/models/Lora目录下

在上面文本生成图片后直接转到图生图,当然也可以单独直接进入图生图,编写你自定义的图片,给相关提示词和反对提示词

 几秒后就出现了现在这种界面显示:

 如果没有显示Lora就点击刷新按钮进行刷新显示列表:

下面是该Lora模型坐着给出的推荐设置 

 推荐lora权重:0.2-0.6,可以看上图来参考加入权重参数~

推荐出图尺寸512·768,512·960,512·1024.

推荐采样方法:DPM++2M以上版本

推荐CFG:5-7

推荐开启高清修复,算法:R-ESRGAN 4x+,4x-UltraSharp,重绘幅度:0.3

推荐正面提示词:无需特殊提示词,加入lora即可使用。

推荐负面提示词:(NSFW:1.3),teeth,(cleavage),(worst quality:1.65),(low quality:1.2),(normal quality:1.2),low resolution,watermark,dark spots,blemishes,dull eyes,wrong teeth,red teeth,bad tooth,Multiple people,broken eyelashes,(badhandv4-AnimeIllustDiffusion_badhandv4:1.2),(EasyNegative:1.2),

 对于人物的Lora调制

 <lora:LH_zrV2:-0.2>

upper body portrait of 1girl wear a black color turtleneck sweater,A proud and confident expression,long hair,look at viewers,studio fashion portrait,studio light,pure white background, 
<lora:LH_zrV2:-0.2>

 <lora:LH_zrV2:-1>生成图片:

 <lora:LH_zrV2:-0.2>生成图片:

 <lora:LH_zrV2:1>生成结果:

从上面的图片效果看,该lora的瘦脸、美白功能非常显现

还原拍立得照片风格的LoRA

建议大家在使用时,将 lora 的权重选为 0.6 至 0.8

LEOSAM's Instant photo 拍立得/Polaroid LoRA-LoRA-LEOSAM是只兔狲-LiblibAI

upper body portrait of 1girl wear a black color turtleneck sweater,A proud and confident expression,long hair,look at viewers,studio fashion portrait,studio light,pure white background, 
  <lora:LEOSAM_Instant_photo_拍立得_Polaroid_LoRA_InspX_Borderless_Version:0.8>

作者推荐0.6-0.8,但是我生成的效果是

我采用  <lora:LEOSAM_Instant_photo_拍立得_Polaroid_LoRA_InspX_Borderless_Version:-0.2>

从上面的结果看效果需要自己调节,作者给出的结果是最好的,但是不一定是我们核实的 

 

 3.3 VAE模型下载与使用

主要功能就是一个滤镜和微调。

这里先把需要显示设置的加上,「sd_vae」「CLIP_stop_at_last_layers」

分别是显示vae模型和CLIP终止层数,CLIP终止层数看是否需要添加

VAE模型有多重格式: *.safetensors,*.ckpt,*.pt

 *.safetensors,*.ckpt模型放置到:stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

*.pt模型放置到stable-diffusion-webui/models/VAE

  下载地址:https://civitai.com/models/4201?modelVersionId=501286

还可以将主模型和vae进行合并

点击合并后会生成一个my-vae的主模型,选中即可集成之前的主模型和vae模型

下面讲讲vae的局部重绘:

为了试验,将一张图片的脸部去掉一部分:

在图生图的inpaint下面上传改图,并且将面部涂抹,并且选中inpaint的模型

生成的图片有点丑,但这里只做试验,说明一下vae的功能

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/1960877.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

Taro 框架中使用iconfont 阿里巴巴矢量图标 class版

想必大家都知道这个图标库的 图标还是很多的‘ 大家应该都也用过 最进开发 Taro nut-ui 的H5 移动端的时候 我发现一些图标我在组件库中找不到 我看到了nut-ui 中还有另一种使用方法 这个叫做 自定一图标 、 我来用实际操作 代码 来介绍一下 这个怎么使用 我总结文章 …

docker环境安装kafka/Flink/clickhouse镜像

1、安装Kafka服务 1、将一下三个tar文件复制到ubuntu指定目录下 2、进入到/home/cl/app目录&#xff0c;使用docker命令加载tar镜像文件 # cd /home/cl/app # docker load -i kafka.tar # docker load -i kafka-manager.tar # docker load -i kafka-zookeeper.tar3、查看d…

MySQL基础练习题11-换座位

题目&#xff1a;交换每两个连续的学生的座位号。如果学生的数量是奇数&#xff0c;则最后一个学生的id不交换。按 id 升序 返回结果表。 准备数据 分析数据 方法一&#xff1a;利用power函数对id进行交换&#xff0c;得出的答案只有0或1 第一步&#xff1a;用power()函数将…

HDBaseT远距离无压缩传输系统源头厂家

HDBaseT双绞线延长器是一款集成HDBaseT的远距离高清信号无压缩、无延时传输器&#xff0c;HDMI信号从接收端输出&#xff0c; 信号分辨率高达4Kx2K可以通过单根CAT5/CAT6网线将信号长距离传输高清无压缩音视频信号&#xff0c; 采用单根网线最远可传输70/100米&#xff0c; …

Linux 安装 nacos 2.4.0

参看&#xff1a;Nacos 快速开始 2.4.0 版本是Nacos2.X的又一个功能性版本&#xff0c;此版本的更新主要在 Nacos 的安全性、扩展功能和改进用户体验方面的持续努力&#xff0c;为用户提供了更安全、更灵活的服务管理平台。版本主要的功能如下&#xff1a; 增强安全性&#xf…

Duix AI 太上瘾,让我熬夜体验的AI女友

✨点击这里✨&#xff1a;&#x1f680;原文链接&#xff1a;&#xff08;更好排版、视频播放、社群交流、最新AI开源项目、AI工具分享都在这个公众号&#xff01;&#xff09; Duix AI 太上瘾&#xff0c;让我熬夜体验的AI女友 开启 Duix AI 女友的奇妙之旅_ Hi&#xff0c;这…

C++:类和对象2

1.类的默认成员函数 默认成员函数就是用户没有显示实现编译器会自动生成的成员函数称为默认成员函数。一个类&#xff0c;我们在不写的情况下编译器会默认生成6个默认成员函数&#xff0c;分别是构造函数&#xff0c;析构函数&#xff0c;拷贝构造函数&#xff0c;拷贝赋值运算…

前缀和与差分大总结!!!C++

学了忘忘了学o(╥﹏╥)o 题源acwing 讲解前缀和一维&#xff0c;用于序列二维&#xff0c;用于矩阵 讲解差分什么是差分数组&#xff1f;一维差分数组二维差分数组 题目一&#xff1a;前缀和题目二&#xff1a;子矩阵的和题目三&#xff1a;差分题目四&#xff1a;差分矩阵 讲…

案例分享-国外轻松感UI设计赏析

国外UI设计倾向于采用简洁的布局、清晰的排版和直观的交互方式&#xff0c;减少用户的认知负担&#xff0c;从而营造出轻松的使用体验。这种设计风格让用户能够快速找到所需信息&#xff0c;降低操作难度&#xff0c;提升整体满意度。 在注重美观的同时&#xff0c;更加重视用户…

便携移动工作站,端侧 AI 大模型设备折腾笔记:ROG 幻 X 和 4090 扩展坞

为了本地测试和开发更丝滑&#xff0c;最近入手了一套新设备 ROG 幻 X Z13 和 ROG XG Mobile 4090 扩展坞。 基于这套设备&#xff0c;我搭了一套 Windows x WSL2 x CUDA 的开发环境。分享一下折腾记录&#xff0c;或许对有类似需求的你也有帮助。 写在前面 最近因为各种事情…

【MySQL】索引 【下】{聚簇索引VS非聚簇索引/创建主键索引/全文索引的创建/索引创建原则}

文章目录 1.聚簇索引 VS 非聚簇索引经典问题 2.索引操作创建主键索引唯一索引的创建普通索引的创建全文索引的创建查询索引删除索引索引创建原则 1.聚簇索引 VS 非聚簇索引 之前介绍的将所有的数据都放在叶子节点的这种存储引擎对应的就是 InnoDB 默认存储表数据的存储结构。 …

【大模型系列】Video-LaVIT(2024.06)

Paper&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2402.03161Github&#xff1a;https://video-lavit.github.io/Title&#xff1a;Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional TokenizationAuthor&#xff1a;Yang Jin&#xff0c; 北大&#x…

[Office] Word 特殊字符

0 打开“特殊字符集” 依次选择&#xff1a;Insert -> Symbol -> More Symbol 1 带圈编号 字体Font选择Wingdings

嵌入式Linux:符号链接(软链接)和硬链接

目录 1、符号链接&#xff08;软链接&#xff09; 2、硬链接 3、link()函数 4、symlink()函数 5、readlink()函数 在 Linux 系统中&#xff0c;符号链接&#xff08;软链接&#xff09;和硬链接是两种创建文件链接的方法。理解它们的区别和使用场景对于文件系统的管理非常…

错误:请查看是否设备未加入到证书列表或者确认证书类型是否匹配

这个问题实际上网上都有解法&#xff0c;但是可能没有那么的清楚&#xff0c;大家在各种问&#xff0c;我既然搞定了&#xff0c;就分享给大家吧网上解法&#xff1a; 开发调试需要另外创建开发证书和描述文件&#xff0c;描述文件同时绑定开发设备解读&#xff1a; 实际上这句…

举例详细学习和分析后端业务逻辑代码开发思路

在此之前&#xff0c;先来补充一下上一篇文章的一点内容&#xff1a;上一篇文章点击此处详看 对于画线的这句话&#xff0c;来详细解释一下吧&#xff01; 这里面说&#xff0c;对于service服务层&#xff0c;如果我们所需要实现的业务比较简单的话可以直接在...service接口里面…

Spring事件监听的核心机制及其原理

Spring事件监听 Spring的事件监听机制主要由三大核心部分组成即事件&#xff0c;监听器和播放器三部分组成。 事件的发布是通过spring当中的pulishEvent方法实现。事件监听实现是通过监听器监听了对应事件的监听器来实现的。 事件监听的作用&#xff1a;为系统业务之间进行一…

一种可以灵活、高速测试半导体测试中使用的老化板的系统

本文介绍了一种可以灵活、高速测试半导体测试中使用的老化板的系统。 定义&#xff1a;Burn-in Board Testing System是一种通过模拟极端使用条件&#xff08;如高温、高压、高湿等&#xff09;来加速半导体器件老化&#xff0c;并检测其潜在失效的测试系统。目的&#xff1a; …

如何使用 Puppeteer 绕过 Akamai

摘要&#xff1a; 本文深入探讨了在面对Akamai强大防护下的网页抓取挑战时&#xff0c;如何运用Puppeteer这一强大的Node.js库&#xff0c;通过模拟真实用户行为、动态请求处理等策略&#xff0c;高效且隐蔽地收集数据。我们将一步步揭开Puppeteer绕过Akamai的神秘面纱&#x…

红酒标签设计:艺术与品味的结合

在红酒的世界里&#xff0c;每一瓶酒都如同一位优雅的舞者&#xff0c;在酒柜的舞台上静静诉说着自己的故事。而红酒的标签&#xff0c;则是这位舞者身上较华丽的舞裙&#xff0c;它不仅是红酒的身份证明&#xff0c;更是艺术与品味的很好结合。今天&#xff0c;我们就来聊聊红…