【AI绘图入门】Stable Diffusion 云端教程

2023年05月9日16:05:56 发表评论 热度629 ℃

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效果预览

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一、安装Stable Diffusion环境​

1、申请一个google账号,获取google云盘

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打开stable-diffusion-webui-colab 仓库地址​

https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab

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2、找到并选择要安装的版本,版本介绍如下,选择稳定的lite版本即可:​

lite 具有稳定的 WebUI 和稳定的已安装扩展。​

stable 具有 ControlNet、稳定的 WebUI 和稳定安装的扩展。​

nightly 具有 ControlNet、最新的 WebUI 和每日安装的扩展更新。​

大家可以随便先选择一个版本尝试安装,不同的模型可能针对特定场景的作图有优化,这个大家需要进去看说明才知道,点击蓝色链接可进去详情:

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3、点击lite进入安装页面,先点击保存代码到云盘,后续修改后也会同步到云盘中

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4、将中文翻译的代码复制粘贴在最后执行命令的上一行,不生效的话可能没有复制对位置,下面分别是中文和繁体代码,只用其中一份就好。

  1. # 下载中文语言文件​
  2. !git clone https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN.git​
  3. !mv ./stable-diffusion-webui-localization-zh_CN/localizations/zh_CN.json ./localizations/​
  4. # 添加默认配置​
  5. !echo '{"localization""zh_CN"}' > config.json
  1. # 下载中文繁体语言文件​
  2. !git clone https://github.com/benlisquare/stable-diffusion-webui-localization-zh_TW.git​
  3. !mv ./stable-diffusion-webui-localization-zh_TW/localizations/zh_TW.json ./localizations/​
  4. # 添加默认配置​
  5. !echo '{"localization""zh_TW"}' > config.json

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5、点击执行代码,不同的模型跑的脚本时间不同,耐心等待即可(我这个脚本执行完成花了11分钟)

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6、出现链接时说明服务启动成功,可点击链接进入到画图的页面中。

注意:脚本执行的页面需要一直保持开启状态,也就是说每次画图前都需要执行一遍脚本才行 

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7、点击一个链接进入AI绘图网站,当看到左上角加载出模型名称时,说明一切正常,可以输入提示语进行画图了,如果没有提示语,则刷新一下页面,或者打开代理

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二、使用Stable Diffusion画图​

(1) 文生图(txt2img)​

1、认识文生图(txt2img)界面,分为三个区域:​

输入区域:输入提示词和反向提示词;(反向提示词是你不想在图片中出现的内容)​

配置区域:微调参数达到更好的图片输出效果;​

输出区域:查看最终输出图片的地方

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2、不同按钮的功能介绍:(从左往右)​

第一个:恢复配置:是指恢复最后一次编辑时的提示词和配置内容;​

第二个:清空提示词:当前输入区域中的提示词输入内容;​

第三个:更多模型:更多模型的选择使用;​

第四个:使用保存提示词:可下拉选择既往保存的提示词内容,搭配第五个按钮使用;​

第五个:保存当前提示词:保存当前输入区域中的提示词和反向提示词内容;

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3、认识配置区域:​

采样方法(Sampler):入门玩耍直接无脑选择DPM++2M 或 DPM++2M Karras;生成人像:DPM adaptive 或 DPM++SDE Karras​

采样迭代步数(Steps):图片生成时需要进行多少步的计算,20~50即可,太低图片质量差,太高可能图片失真;​

面部修复(Restore faces):可选项,修复面部细节,用于人像图片生成;​

平铺/分块(Tiling):可选项,生成平铺拼接的图案,类似瓷砖拼接的效果;​

高清修复(Hires.fix):可选择,常用于大尺寸的高清图片输出需求,非常耗性能;​

宽度/高度(Width/Height):最好选64的整数倍,这样不容易出错;​

生成批次(Batch count):每次执行画图的批次数;​

每批数量(Batch size):每批画图的数量,所以最终出图=生成批次*每批数量;(数量与时间成正比)​

提示词相关性(CFG Scale):是否严格按照提示词的要求来生图,数值越小AI就会自由发挥,过大过小的数值都会让图片变形;一般7~10​

随机种子(seed):是图片生成算法在初始状态的基础,指定一个数值,那么对于相同提示词+同样参数+同样的种子,就会出来一个一模一样的图片;-1是指每次生成时都随机一个值,这样图片的生成就会有差异性;图片的种子值可在右侧输出的日志中找到;

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4、认识输出区域,上方六个功能按钮,下方是图片输出的参数信息:​

六个按钮,从左到右:​

第一个: 打开目录:仅在本地环境可用,云端部署执行的不可用;​

第二个:保存下载:显示当前生成图片的下载地址;​

第三个:打包:将生成的图片打包并下载;​

第四个:图生图: 将选中的图片放到图生图的功能中,用于优化图片;​

第五个:局部重绘:将选中的图片推送到图生图的局部重绘中,用户优化和重绘图片细节;​

第六个:附加功能:将选中的图片推送到附加功能选项卡中,可将改图扩展成高清大图等

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三、AI画图心得(必看)​

提示词的语法规则

英文单词、句子​

逗号,分隔​

最好不超过75个​

括号可以增加它的权重,示例:(girl)​

冒号加数字自定义权重值,示例:(girl:1.5),(red:0.1)​

竖线分隔多个关键词,示例:(red|yellow)hair​

 

提示词的书写顺序

画质:杰作,最高画质,分辨率超级大.…​

风格:照片、插画、动漫…​

主题:女孩、猫、儿童​

外表:发型、发色、衣服、眼睛、手臂、胸部、腿部.…​

情绪:生气、严肃、微笑.​

姿势:站,坐,跑,歪头,仰头,低头.​

背景:室内,室外,树林,沙滩…

本文全文转载自vigor编写的《【AI绘图入门】Stable Diffusion 云端教程》,更多内容请进入公众号查阅。

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瓜皮猪

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