本地部署Stable Diffusion生成爆火的AI图片

news2025/3/26 2:27:55

直接上代码
 

  @Mapping("/send")
    @Post
    public Object send(@Body String promptBody) {
        JSONObject postSend = new JSONObject();

        System.out.println(promptBody);
        JSONObject  body = JSONObject.parseObject(promptBody);
        List<String> list = new ArrayList<>();
        postSend.put("prompt","simple drawing,"+body.get("body")+",Simplified, <lora:线稿lora模型_V3.0:1>");
        postSend.put("steps",20);
        postSend.put("width",512);
        postSend.put("height",512);
        postSend.put("sampler_name","Euler a");
        postSend.put("batch_size",2);
        postSend.put("seed",-1);
        postSend.put("negative_prompt","");
        postSend.put("override_settings",new JSONObject().put("sd_model_checkpoint","lu简笔画风卡通模型_v2"));
        postSend.put("force_task_id",System.currentTimeMillis()+"");
        postSend.put("styles",list);
        System.out.println(postSend);
        HTTP http = HTTP.builder()
                .addMsgConvertor(new FastjsonMsgConvertor())
                .config((OkHttpClient.Builder builder) -> {
                    // 连接超时时间(默认10秒)
                    builder.connectTimeout(2000, TimeUnit.SECONDS);
                    // 写入超时时间(默认10秒)
                    builder.writeTimeout(2000, TimeUnit.SECONDS);
                    // 读取超时时间(默认10秒)
                    builder.readTimeout(2000, TimeUnit.SECONDS);
                })
                .build();
        HttpResult.Body resBody = http.sync("http://172.16.100.50:7860/sdapi/v1/txt2img")

                .bodyType(OkHttps.JSON)
                .addBodyPara(postSend)
                .post()

                .getBody();
        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(resBody.toString());
        return jsonObject.get("images");
    }

steps:步数 越大图片质量越高
width height 宽高

sampler_name Euler a 采样器

batch_size生成几个图

seed 种子数 -1是随机
negative_prompt 负面词

override_settings 这个是每次要用的模型 如果每次带着个参数 那么可以切换模型
force_task_id 这个是id 后续可以根据这个参数查询任务的 状态

查询状态可以使用这个接口

http://172.16.100.50:7860/sdapi/v1/progress
body:

{

  "id_task": "这里是id",

  "id_live_preview": -1,

  "live_preview": true

}

如果需要模型可以去liblibai 找 

我这里使用的是简笔画模型 


简笔画模型还不错 效果也可以

这是使用人物模型生成的

比如 两个小孩子在奔跑 

ai提示词可以写成


( running ) 2people,

(这里面的关键词是主体 也就是说这是增加了权重 ) 2、2people 两个人 
  用的大模型有问题 其实sd语言比较麻烦 

我给这个大模型的提示词是这个 

你是一个智能翻译工具,你擅长于提炼用户向你提供的文本信息,做到内容精炼准确、无误、精简地翻译为纯英文后,用stable diffusion中的标签语法表达出来,并且不输出任何额外内容
要求 全部的回答使用英语回复
另外,根据用户描述,你可以自定义各个标签的权重,并修改对应顺序及表达方式。
如:男孩和女孩在夕阳下牵手。主体是一男一女,行为是牵手,背景环境在夕阳下;为了保证动作输出准确,用圆括号给holding hands增加权重到1.1倍。所以你这句话的对应的输出内容应该为:2person, (holding hands), 1boy, 1girl,。

你还可以使用英文小括号()可以用来增强提示词的权重,一个小括号可以增加1.1倍权重,例如((holding hands))最多三个括号
(holding hands:1.5) 这样的格式可以提高权重1.5倍(可自定义:倍数,建议最大不超过1.5)
[holding hands]--降低权重9%
(holding hands:0.5)--降低权重50%
还可以使用[A:B:N] 通过参数可控制A的权重,剩下用户控制B
比如[dog:cat:0.5] 这表示各权重0.5
A BREAK B 在提示词间加上关键词 BREAK (必须大写),可以打断前后提示词的联系,在一定程度上减少提示词污染的情况
融合提示词 语法解析-语法格式:A AND B
在提示词间加上关键词 AND (必须大写),可以关联前后的元素特征,最终形成具备融合图像的效果。
交替绘制 语法解析-语法格式:[A|B|...]
使用中竖线|分隔多个提示词,在外侧加上方括号,运算时模型会在A和B内容间交替切换。

一个女孩子走在马路上 他的外观是 蓝色的围巾白色的头发 黑色的靴子 分红的帽子

这里面涉及到很多大模型sd的语法问题  很多大模型无法做到这种语言 

估计是需要详细的训练才行 

我这里使用的是硅基流动的模型

硅基流动统一登录硅基流动统一登录 硅基流动用户系统,统一登录 SSOhttps://cloud.siliconflow.cn/i/EJZ0AhEl

如果把这个给ai让ai写提示词 然后自动生成简笔画 

然后把这个简笔画弄成动态视频 

动态视频合集一下拼接 然后配上文字和音效 应该也能产生一种简笔画视频

类似于

这个抖音的博主 

但是很多需要修改的地方 但是解决的图片素材的问题 剩下的就是合集 

能节省不少人力

安装包可以使用这个 stable-diffusion-webui 必须要有gpu 

也可以使用绘世这个软件 

如果想要可以联系下我 这个成本比较小 

下一篇详细安装教程和模型

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/2321677.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

从国家能源到浙江交通投资,全息技术在能源交通领域的创新应用

一、3D全息技术行业应用参数及设计制作要求 全息投影 全息投影技术通过激光器、全息片等设备&#xff0c;将物体的三维信息记录下来&#xff0c;并在特定条件下再现。应用参数包括投影距离、投影面积、投影亮度等。设计制作要求&#xff1a;高清晰度、高亮度、低噪音、稳定性好…

PageHiOffice网页组件(WebOffice文档控件)开发集成技巧专题一

PageHiOffice网页组件作为最新一代的WebOffice文档控件&#xff0c;这是目前市场上唯一能做到在Chrome等最新版浏览器中实现内嵌网页运行的商用文档控件&#xff0c;是OA及ERP等系统处理各种文档的福音。从发布到完善已经超过3年&#xff0c;不管是功能性还是稳定性都已经有了长…

本地安装deepseek大模型,并使用 python 调用

首先进入 ollama 官网 https://ollama.com/点击下载 下载完成后所有都是下一步&#xff0c;就可以 点击搜索 Models &#xff1a; https://ollama.com/search然后点击下载&#xff1a; 选择后复制: ollama run deepseek-r1:32b例如&#xff1a; 让它安装完成后&#xff1…

Android:蓝牙设置配套设备配对

一、概述 在搭载 Android 8.0&#xff08;API 级别 26&#xff09;及更高版本的设备上&#xff0c;配套设备配对会代表您的应用对附近的设备执行蓝牙或 Wi-Fi 扫描&#xff0c;而不需要 ACCESS_FINE_LOCATION 权限。这有助于最大限度地保护用户隐私。使用此方法执行配套设备&am…

Python 变量作用域、global 关键字与闭包作用域深度解析 第三部分

## 三、闭包作用域的存在原因及适用场景 ### 3.1 闭包作用域存在的原因 #### 3.1.1 数据封装与隐藏 闭包可以把数据封装在外部函数的作用域中&#xff0c;只有内部函数能够访问这些数据&#xff0c;这有助于实现数据的隐藏和保护。 python def counter(): count 0 def incre…

zookeeper使用

下载 官网 链接 1. 2. 然后解压&#xff1a; 启动 先复制一份这个文件&#xff0c; 双击启动 默认占用8080&#xff0c;和Tomcat冲突&#xff0c; 解决方法&#xff1a;链接 然后重启

使用BootStrap 3的原创的模态框组件,没法弹出!估计是原创的bug

最近在给客户开发一个CRM系统&#xff0c;其中用到了BOOTSTRAP的模态框。版本是3。由于是刚开始用该框架。所以在正式部署到项目中前&#xff0c;需要测试一下&#xff0c;找到框架中的如下部分。需要说明的是。我用的asp.net mvc框架开发。测试也是在asp.net mvc环境下。 复制…

【Azure 架构师学习笔记】- Azure Networking(1) -- Service Endpoint 和 Private Endpoint

本文属于【Azure 架构师学习笔记】系列。 本文属于【Azure Networking】系列。 前言 最近公司的安全部门在审计云环境安全性时经常提到service endpoint&#xff08;SE&#xff09;和priavate endpoint&#xff08;PE&#xff09;的术语&#xff0c;为此做了一些研究储备。 云…

Excel第41套全国人口普查

2. 导入网页中的表格&#xff1a;数据-现有链接-考生文件夹&#xff1a;网页-找到表格-点击→变为√-导入删除外部链接关系&#xff1a;数据-点击链接-选中连接-删除-确定&#xff08;套用表格格式-也会是删除外部链接&#xff09;数值缩小10000倍&#xff08;除以10000即可&am…

VUE2导出el-table数据为excel并且按字段分多个sheet

首先在根目录下建一个文件夹export用来存储export.js import * as XLSX from xlsxfunction autoWidthFunc(ws, data) {// 设置每列的最大宽度const colWidth data.map(row > row.map(val > {var reg new RegExp([\\u4E00-\\u9FFF], g) // 检测字符串是否包含汉字if (v…

PDF文件转Markdown,基于开源项目marker

​ 首先我们来问下deepseek 为啥要选marker呢 基于深度学习&#xff0c;一看就逼格拉满。搞科研必备&#xff0c;效果应该不会太差。 看下官网 https://github.com/VikParuchuri/marker ​ 一看头像是个印度佬&#xff0c;自吹——又快又好。那就试试吧。 安装步骤 安装…

【蓝桥杯速成】| 9.回溯升级

题目一&#xff1a;组合综合 问题描述 39. 组合总和 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target &#xff0c;找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 &#xff0c;并以列表形式返…

【uni-app】引用公共组件

目录 一、建立公共组件 1.1新建vue文件 1.2编写公共文件代码 1.3使用 注意事项 一、建立公共组件 1.1新建vue文件 在公共组件文件目录下新建所需要的功能文件 1.2编写公共文件代码 按需求写对应功能的代码 1.3使用 在需要使用的文件下引用公共组件 注意事项 想要使用s…

API-Arrays

Arrays 操作数组的工具类 1.tostring import java.util.Arrays;public class demo1 {public static void main(String[] args) {Integer[] arr {2, 3, 1, 5, 6, 7, 8, 4, 9};System.out.println(Arrays.toString(arr));//[2, 3, 1, 5, 6, 7, 8, 4, 9]} } 2.binarySearch 二…

尝试在软考62天前开始成为软件设计师-信息系统安全

安全属性 保密性:最小授权原则(能干活的最小权限)、防暴露(隐藏)、信息加密、物理保密完整性(防篡改):安全协议、校验码、密码校验、数字签名、公证 可用性:综合保障( IP过滤、业务流控制、路由选择控制、审计跟踪)不可抵赖性:数字签名 对称加密 DES :替换移位 3重DESAESR…

dsPIC33CK64MC105 Curiosity Nano|为高性能数字电源与电机控制而生

「dsPIC33CK64MC105 Curiosity Nano」面向高性能数字电源与电机控制而生 dsPIC33CK64MC105 Curiosity Nano 该评估套件是一个经济高效的硬件平台&#xff0c;用于评估dsPIC33CK系列高性能数字信号控制器&#xff08;DSC&#xff09;。该板采用 100 MHz dsPIC33CK64MC105 DSC&am…

《面向车险理赔的事故信息提取》开题报告

个人主页&#xff1a;大数据蟒行探索者 目录 一、选题的依据及意义 二、国内外研究概况及发展趋势 &#xff08;1&#xff09;车牌识别技术 &#xff08;2&#xff09;证件信息提取技术 &#xff08;3&#xff09;交通事故认定书文本提取 三、研究内容及实验方案 1.研究…

【AI神经网络】深度神经网络(DNN)技术解析:从原理到实践

引言 深度神经网络&#xff08;Deep Neural Network, DNN&#xff09;作为人工智能领域的核心技术&#xff0c;近年来在计算机视觉、自然语言处理、医疗诊断等领域取得了突破性进展。与传统机器学习模型相比&#xff0c;DNN通过多层非线性变换自动提取数据特征&#xff0c;解决…

EasyRTC轻量级Webrtc音视频通话SDK,助力带屏IPC在嵌入式设备中的应用

一、市场背景 随着人们生活水平的提高&#xff0c;对于家居安全和远程监控的需求日益增长&#xff0c;带屏IPCam不仅满足了用户实时查看监控画面的需求&#xff0c;还提供了诸如双向语音通话、智能报警等丰富的功能&#xff0c;极大地提升了用户体验。 此外&#xff0c;技术的…

预测数值型数据:回归

1.1 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归&#xff1a;优点&#xff1a;结果易于理解&#xff0c;计算上不复杂 缺点&#xff1a;对非线性的数据拟合不好 适用数据类型&#xff1a;数值型和标称型数据 回归的目的就是预测数值型的目标值。 回归的一般方法&#xff1a; &#…