文中有彩蛋

前言

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，特別是深度學(xué)習(xí)和生成模型的突破，AI作圖已經(jīng)成為許多領(lǐng)域的主要工具和方法之一。它不僅提高了創(chuàng)造力和效率，還改變了我們與圖像、數(shù)據(jù)和媒體的交互方式。今天請(qǐng)跟隨阿Q的腳步，一起來(lái)使用 Stable Diffusion 創(chuàng)作出屬于我們自己的作品。

文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-648304.html

Stable Diffusion 簡(jiǎn)介

Stable Diffusion 是一款流行的人工智能圖像生成器，可以在我們的 PC 上運(yùn)行。但是運(yùn)行 Stable Diffusion 需要不錯(cuò)的計(jì)算機(jī)硬件的支持，給你來(lái)點(diǎn)直觀的數(shù)據(jù)感受下，以下是最低的配置需求：

• CPU： AMD 或 Intel CPU。
• RAM：至少 16 GB DDR4 或 DDR5 RAM。
• 存儲(chǔ)：256 GB 或更大的SATA 或 NVMe 固態(tài)驅(qū)動(dòng)器。您需要至少 10 GB 的可用空間。通常，1 TB 驅(qū)動(dòng)器提供每 GB 存儲(chǔ)的最佳價(jià)格。
• GPU： 具有至少 8 GB GDDR6 內(nèi)存的 GeForce RTX GPU。

什么是云端平臺(tái)？

看到這兒，你可能會(huì)說(shuō)：難道要 AI 作畫(huà)，我必須要組裝一臺(tái)高性能的 PC 嗎？答案是否定的，因?yàn)榻M裝一臺(tái)高性能 PC 的成本比較大，所以我們完全可以借助云端平臺(tái)來(lái)完成。

云端平臺(tái)是指通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供的計(jì)算資源和服務(wù)，可以幫助用戶(hù)在云環(huán)境中進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理、運(yùn)行應(yīng)用程序等各種任務(wù)。它提供了虛擬化的計(jì)算資源，包括計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間、網(wǎng)絡(luò)連接等，用戶(hù)可以按需使用這些資源，避免了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)資源的購(gòu)買(mǎi)、部署和維護(hù)成本。

優(yōu)勢(shì)

靈活性和可擴(kuò)展性

用戶(hù)可以根據(jù)需要快速調(diào)整計(jì)算資源的規(guī)模和配置，以適應(yīng)不同的工作負(fù)載變化。云端平臺(tái)提供了彈性的資源分配和強(qiáng)大的擴(kuò)展能力，可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行資源調(diào)整。

成本效益

云端平臺(tái)采用按需付費(fèi)的模式，用戶(hù)只需支付實(shí)際使用的計(jì)算資源，避免了購(gòu)買(mǎi)昂貴的硬件設(shè)備和維護(hù)成本。同時(shí)，由于云端平臺(tái)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，它可以提供更具競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格。

高可用性和容錯(cuò)性

云端平臺(tái)通常具有多個(gè)數(shù)據(jù)中心和冗余的設(shè)備，能夠提供高可用性和容錯(cuò)性，保證用戶(hù)的應(yīng)用和數(shù)據(jù)始終可靠地運(yùn)行。

管理簡(jiǎn)便性

云端平臺(tái)提供了統(tǒng)一的管理界面和工具，使用戶(hù)可以方便地管理和監(jiān)控計(jì)算資源、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)。同時(shí)，云端平臺(tái)也負(fù)責(zé)底層基礎(chǔ)設(shè)施的更新、維護(hù)和安全性，減輕了用戶(hù)的管理負(fù)擔(dān)。

選擇適合的云端平臺(tái)

選擇適合的云端平臺(tái)需要從我們自身的需求出發(fā)，看看哪種云端平臺(tái)最符合我們的要求，成本又最低。通常我們會(huì)從以下幾個(gè)方面來(lái)考慮：

• 業(yè)務(wù)需求：首先要明確自己的業(yè)務(wù)需求，包括計(jì)算資源、存儲(chǔ)容量、網(wǎng)絡(luò)帶寬、安全性要求等。不同的云服務(wù)商可能在這些方面提供不同的選擇和配置。
• 價(jià)格和費(fèi)用結(jié)構(gòu)：比較不同云服務(wù)商的定價(jià)模型和費(fèi)用結(jié)構(gòu)，包括計(jì)算資源、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)傳輸?shù)荣M(fèi)用。了解不同服務(wù)商的計(jì)費(fèi)方式，找到與自己業(yè)務(wù)需求相匹配的經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的選項(xiàng)。
• 功能和服務(wù)：比較不同云服務(wù)商提供的功能和服務(wù)，包括計(jì)算實(shí)例類(lèi)型、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)和安全服務(wù)等。根據(jù)自身需求選擇能夠提供適合功能和服務(wù)的云端平臺(tái)。
• 可用性和可靠性：了解云服務(wù)商的系統(tǒng)穩(wěn)定性、容錯(cuò)性和備份策略，確保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全和可靠性。重點(diǎn)關(guān)注其數(shù)據(jù)中心的地理分布和冗余配置。
• 數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)：了解云服務(wù)商的數(shù)據(jù)安全措施和隱私政策，確保其能夠提供符合自身業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)安全保護(hù)措施，包括物理安全、網(wǎng)絡(luò)安全、身份認(rèn)證和數(shù)據(jù)加密等。

今天我們就使用成本最低的 攬睿星舟-GPU算力平臺(tái) 來(lái)幫助我們來(lái)完成AI 作畫(huà)。

平臺(tái)優(yōu)勢(shì)

攬睿星舟是一家知名的云端平臺(tái)提供商，提供企業(yè)級(jí)的云計(jì)算服務(wù)和解決方案。他的優(yōu)勢(shì)相當(dāng)明顯：

• 巨大的計(jì)算能力：攬睿星舟平臺(tái)擁有強(qiáng)大的計(jì)算資源和處理能力，可以滿(mǎn)足各種規(guī)模和需求的企業(yè)應(yīng)用。無(wú)論是小型企業(yè)還是大型企業(yè)，都可以依托攬睿星舟平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高效的計(jì)算任務(wù)。
• 安全穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施：攬睿星舟平臺(tái)采用高度安全和可靠的基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)，包括多個(gè)數(shù)據(jù)中心、冗余設(shè)備和嚴(yán)格的安全措施。用戶(hù)的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序在攬睿星舟平臺(tái)上得到充分的保護(hù)，不會(huì)輕易丟失或泄漏。
• 靈活可擴(kuò)展的資源配置：攬睿星舟平臺(tái)為用戶(hù)提供了靈活的資源配置和按需擴(kuò)展的能力。用戶(hù)可以根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整計(jì)算資源的規(guī)模和配置，實(shí)現(xiàn)資源的彈性伸縮，避免因資源不足或閑置而造成的浪費(fèi)。
• 全面的解決方案和服務(wù)：攬睿星舟平臺(tái)提供了全面的云計(jì)算解決方案和豐富的服務(wù)，包括虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)即服務(wù)、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)和安全服務(wù)等。用戶(hù)可以根據(jù)自身需求選擇適合的服務(wù)組合，快速構(gòu)建和部署應(yīng)用程序。
• 簡(jiǎn)化的管理和運(yùn)維：攬睿星舟平臺(tái)提供了直觀易用的管理界面和工具，使用戶(hù)可以方便地管理和監(jiān)控計(jì)算資源、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)。同時(shí)，攬睿星舟平臺(tái)也負(fù)責(zé)底層基礎(chǔ)設(shè)施的維護(hù)和更新，減輕了用戶(hù)的管理負(fù)擔(dān)。
• 優(yōu)秀的生態(tài)系統(tǒng)和合作伙伴：攬睿星舟平臺(tái)與眾多知名企業(yè)和開(kāi)發(fā)者建立了合作關(guān)系，形成了龐大的生態(tài)系統(tǒng)。用戶(hù)可以從這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中獲取各種應(yīng)用、工具和服務(wù)，加速應(yīng)用開(kāi)發(fā)和部署的效率。
  

值得注意的是，這個(gè)平臺(tái)提供了10G的免費(fèi)網(wǎng)盤(pán)空間供你使用，但如果需要額外掛載數(shù)據(jù)盤(pán)，可能會(huì)有一定的收費(fèi)。所以在使用完畢后，請(qǐng)務(wù)必及時(shí)關(guān)停服務(wù)器，避免造成不必要的費(fèi)用。同時(shí)，為了保證賬單的準(zhǔn)確性，最好核對(duì)一下賬單，如果有任何疑問(wèn)，可以隨時(shí)向客服咨詢(xún)。

平臺(tái)操作

首先我們需要在這注冊(cè)一下帳號(hào)，完成登錄操作。

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????活動(dòng)日期：2023/8/17-2023/8/22

????活動(dòng)詳情：指定區(qū) 全場(chǎng)3090 24Ｇ資源【7.7折】?jī)?yōu)惠！！
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購(gòu)買(mǎi)算力并創(chuàng)建工作空間

新用戶(hù)在這個(gè)GPU算力平臺(tái)上將獲得兩個(gè)小時(shí)的免費(fèi)使用時(shí)間，可以選擇強(qiáng)大的3090型號(hào)的顯卡進(jìn)行訓(xùn)練。這款顯卡性能卓越，能夠極大地加速模型的訓(xùn)練過(guò)程，讓你在有限時(shí)間內(nèi)獲得更好的結(jié)果。

可以從平臺(tái)提供的豐富鏡像庫(kù)中選擇公有鏡像-others-sd-trainer-1.1.0

啟動(dòng)工作空間

點(diǎn)擊啟動(dòng)訓(xùn)練任務(wù)，稍等幾分鐘，就能輕松地進(jìn)入訓(xùn)練環(huán)境。這個(gè)過(guò)程非常簡(jiǎn)單，只需要幾個(gè)簡(jiǎn)單的步驟，你就可以開(kāi)始你的AI之旅：

• 如果在啟動(dòng)過(guò)程中遇到網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，不要著急，你可以先嘗試調(diào)試網(wǎng)絡(luò)連接，然后選擇重新啟動(dòng)。不用擔(dān)心，這個(gè)過(guò)程不會(huì)對(duì)你的費(fèi)用造成任何損失。平臺(tái)會(huì)為你提供免費(fèi)的重新啟動(dòng)機(jī)會(huì)，確保你能夠順利開(kāi)始你的訓(xùn)練任務(wù)。
• 在進(jìn)入訓(xùn)練環(huán)境后，你可以根據(jù)個(gè)人習(xí)慣和喜好選擇適合自己的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境（IDE）。在這里，我選擇使用VS Code，因?yàn)樗且豢顝?qiáng)大而靈活的IDE，擁有豐富的插件和擴(kuò)展功能，可以滿(mǎn)足各種編程需求。

應(yīng)用市場(chǎng)一鍵安裝

除了上述方法，也可以選擇在應(yīng)用市場(chǎng)一鍵安裝，這樣大大省去了自行搭建的步驟：

• 在我的應(yīng)用里點(diǎn)擊Stable-Diffusion
• 選擇新建實(shí)例
• 選擇web3.0，這里默認(rèn)使用3090，為1.9/h，點(diǎn)擊創(chuàng)建實(shí)例。
• 點(diǎn)擊地址，即可進(jìn)行體驗(yàn)。

使用Stable-Diffusion作圖

使用控制網(wǎng)絡(luò)將文本轉(zhuǎn)圖像

文本轉(zhuǎn)圖像： 我們可以創(chuàng)造出帶有提示的圖像，就像給計(jì)算機(jī)一些關(guān)鍵信息讓它完成繪畫(huà)一樣。而且我們還能夠通過(guò)在圖像制作過(guò)程中使用帶有QR碼輸入的ControlNet，就像是給計(jì)算機(jī)一些特殊指令，來(lái)對(duì)圖像生成過(guò)程進(jìn)行精細(xì)調(diào)整和干預(yù)，確保最終的圖像符合我們的預(yù)期。這就像是在制作一幅畫(huà)時(shí)，不僅告訴計(jì)算機(jī)要畫(huà)什么，還能在每一步告訴它怎么畫(huà)，從而得到更理想的結(jié)果。相比于圖像到圖像，文本轉(zhuǎn)圖像會(huì)有更好的效果。

Stable Diffusion中的文生圖介紹：

Stable Diffusion中的文生圖采樣腳本，稱(chēng)為"txt2img"，接受一個(gè)提示詞，以及包括采樣器（sampling type），圖像尺寸，和隨機(jī)種子?的各種選項(xiàng)參數(shù)，并根據(jù)模型對(duì)提示的解釋生成一個(gè)圖像文件。生成的圖像帶有不可見(jiàn)的數(shù)字水印標(biāo)簽，以允許用戶(hù)識(shí)別由Stable Diffusion生成的圖像，盡管如果圖像被調(diào)整大小或旋轉(zhuǎn)，該水印將失去其有效性。 Stable Diffusion模型是在由512×512分辨率圖像組成的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來(lái)的，這意味著txt2img生成圖像的最佳配置也是以512×512的分辨率生成的，偏離這個(gè)大小會(huì)導(dǎo)致生成輸出質(zhì)量差。Stable Diffusion 2.0版本后來(lái)引入了以768×768分辨率圖像生成的能力。每一個(gè)txt2img的生成過(guò)程都會(huì)涉及到一個(gè)影響到生成圖像的隨機(jī)種子；用戶(hù)可以選擇隨機(jī)化種子以探索不同生成結(jié)果，或者使用相同的種子來(lái)獲得與之前生成的圖像相同的結(jié)果。 用戶(hù)還可以調(diào)整采樣迭代步數(shù)（inference steps）；較高的值需要較長(zhǎng)的運(yùn)行時(shí)間，但較小的值可能會(huì)導(dǎo)致視覺(jué)缺陷。另一個(gè)可配置的選項(xiàng)，即無(wú)分類(lèi)指導(dǎo)比例值，允許用戶(hù)調(diào)整提示詞的相關(guān)性（classifier-free guidance scale value）；更具實(shí)驗(yàn)性或創(chuàng)造性的用例可以選擇較低的值，而旨在獲得更具體輸出的用例可以使用較高的值。反向提示詞（negative prompt）是包含在Stable Diffusion的一些用戶(hù)界面軟件中的一個(gè)功能（包括StabilityAI自己的“Dreamstudio”云端軟件即服務(wù)模式訂閱制服務(wù)），它允許用戶(hù)指定模型在圖像生成過(guò)程中應(yīng)該避免的提示，適用于由于用戶(hù)提供的普通提示詞，或者由于模型最初的訓(xùn)練，造成圖像輸出中出現(xiàn)不良的圖像特征，例如畸形手腳。與使用強(qiáng)調(diào)符（emphasis marker）相比，使用反向提示詞在降低生成不良的圖像的頻率方面具有高度統(tǒng)計(jì)顯著的效果；強(qiáng)調(diào)符是另一種為提示的部分增加權(quán)重的方法，被一些Stable Diffusion的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)所利用，在關(guān)鍵詞中加入括號(hào)以增加或減少?gòu)?qiáng)調(diào)。

參數(shù)：

• Control weight: 權(quán)重越高，ControlNet對(duì)輸出的影響越大。
• Start control step: ControlNet開(kāi)始生效時(shí)生成進(jìn)程的百分比。
• End control step: ControlNet停止生效時(shí)生成進(jìn)程的百分比。

二維碼生成

推薦使用QR Toolkit來(lái)生成二維碼，網(wǎng)站界面如下:

參數(shù)介紹：整體的一個(gè)構(gòu)造思想——將二維碼和你要繪制的圖片融合在一起，使得整體看起來(lái)不違和，可以多次嘗試。

• 文本框：填寫(xiě)你想制作成二維碼的鏈接或者是文字。
• Error Correction： 容錯(cuò)率，數(shù)值越高，抗損毀能力越強(qiáng)，在二維碼部分被損害的情況下也可以識(shí)別，這里建議選擇最高。
• Boost ECC： 加強(qiáng)容錯(cuò)率，直接選。
• Mask Patten： 二維碼樣式，可以去嘗試選擇一個(gè)分布均勻的，這樣與圖片融合會(huì)更加自然。
• Markers： 二維碼內(nèi)部的一些樣式，可以多去嘗試，在能識(shí)別的情況下，盡可能讓二維碼變得均勻。
• Margin： 空白，在二維碼邊緣添加噪聲，讓二維碼形式弱化。
• Transform：旋轉(zhuǎn)，以x、y等方向旋轉(zhuǎn)二維碼。

安裝插件——After Detailer

插件地址：https://github.com/Bing-su/adetailer
安裝方式：

• 打開(kāi)webui
• 打開(kāi) 擴(kuò)展欄-Extensions
• 打開(kāi) Install from URL欄
• 輸入git地址并點(diǎn)擊install，重新啟動(dòng)UI即可看到。
• 參數(shù)設(shè)置如下圖所示：點(diǎn)擊啟用，選擇模型，調(diào)整參數(shù)，其他不變

安裝QR Code Monster 模型

步驟：

• 打開(kāi)https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster，我們需要下載的是一個(gè)模型文件和一個(gè)配置文件
• 下載后將模型和配置文件放到Controlnet->models文件夾內(nèi)。（模型文件和配置文件缺一不可！）
• 安裝好后重啟UI可以在ControlNet界面選擇模型。

• 在ControlNet界面，啟用該插件，預(yù)處理Preprocessor設(shè)置為None，即不進(jìn)行預(yù)處理，模型設(shè)置為剛下載的模型，開(kāi)始控制設(shè)置為0-0.1，終止控制設(shè)置為0.8-1，可以之后自行調(diào)參，控制模式設(shè)置為平衡，Resize Mode設(shè)置為 Resize and Fill。

模型參數(shù)設(shè)置

模型選擇：我這里選擇國(guó)風(fēng)3，
步數(shù)：50
采樣器：DPM++ 2M SDE Karras
CFG：7
尺寸：512*512 px
Hire.fix：是否開(kāi)啟高清修復(fù)，選擇。

Prompts:

masterpiece, top quality, best quality, 1 girl, full body, flowers

Negative Prompts:

(nsfw)), (worst quality, low quality:2) , ng_deepnegative_v1_75t, EasyNegative, badhandv4

Prompts:

(masterpiece, high quality, highres,illustration),blurry background,[(white background:1.2)::5],cowboy shot,
spring (season),(no light:1.1),(temptation:1.2),elegance,
(1loli:1.1),(very long hair:1.1),(blush:0.7),floating hair,ahoge,deep sky,star (sky),
(summer (Floral:1.2) dress:1.1),outline,(see-through:0.85),shining,low twintails,
(polychromatic peony:1.15),Movie poster,(colorful:1.1),ornament,petals,(pantyhose:1.1),
ribbon,

Negative Prompts:

sketch, duplicate, ugly, huge eyes, text, logo, worst face, (bad and mutated hands:1.3), (worst quality:2.0), (low quality:2.0), (blurry:2.0), horror, geometry, bad_prompt, (bad hands), (missing fingers), multiple limbs, bad anatomy, (interlocked fingers:1.2), Ugly Fingers, (extra digit and hands and fingers and legs and arms:1.4), ((2girl)), (deformed fingers:1.2), (long fingers:1.2),(bad-artist-anime), bad-artist, bad hand, extra legs, nipples,nsfw,

參數(shù)界面：

出圖

到了這里，關(guān)于【AI作畫(huà)】使用Stable Diffusion的藝術(shù)二維碼完全生成攻略的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！