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第三课:Stable Diffusion图生图入门及应用

文章目录

  • Part01 图生图原理
  • Part02 图生图基本流程
  • Part03 随机种子作用解析
  • Part04 图生图的拓展应用

Part01 图生图原理

  • 当提示词不能足够表达用户需求的时候,加入图片能让AI更好的理解你的想法
  • 图片上的像素信息会在加噪和去噪的过程中,作为一种特征反映到最终的成品上

Part02 图生图基本流程

  • 导入图片:拖入或者点击插入图片的位置
  • 书写提示词:需要描述更多的内容性提示词,让AI更好的理解图片。如果不加入提示词,AI会没法充分理解图片含义。书写提示词的方法在第二课。
  • 参数调整:大部分都和文生图一样,这边多了重绘幅度,表示和原图有多像,重绘幅度越高,偏离原图越大。重绘幅度0.6,可以生成漫画效果。需要自己尝试找到平衡点
  • 生成图像的分辨率一般需要和输入图像一样,如果输入的很大,需要按比例折算到自己的设备能输出的尺寸,否则有可能爆显存。下面的拉伸,裁剪和填充可以帮你处理图片。直接缩放(放大潜变量)一般不推荐。

Part03 随机种子作用解析

  • AI生成图像是随机的,每一次生成有自己一套的描绘方式,这种描绘方式记录成随机数,也就是随机种子。
  • 使用同一个随机种子,生成的图像会有很多相似之处。
  • 随机种子如果是随机数或者-1,则类比抽卡过程。
  • 循环按钮作用是恢复上一次的随机种子。
  • 从图库浏览器,找到上一次生成图片,右侧参数可以找到图片的随机种子。

Part04 图生图的拓展应用

  • 导入不是人像的照片,但是用人物形象去描绘他,可以实现静物或者景象的拟人化。
  • 导入二次元的照片,选择偏真实的模型,然后用真实质感的提示词进行约束,可以变成三次元真人。如果加入第四节课的LoRa,会变得更真实。
  • 用Photoshop搭建图片框架,再用图生图重绘。

http://www.kler.cn/a/612814.html

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