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stable diffusion實踐操作
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本文專門開一節(jié)寫SD原理相關(guān)的內(nèi)容，在看之前，可以同步關(guān)注： stable diffusion實踐操作 (后期補充) img src+“” width=600 1.1.1 AI畫畫不是和人一樣，從0開始，而是一個去噪點的過程： img src+“” width=600 1.1.2 逆向去噪 所有的人圖片都是從一張噪點圖開始的。根據(jù)目標生成一張貓
在這篇博客文章中，我們將探討一個具有挑戰(zhàn)性的問題，即如何利用深度學習自動為黑白照片上色。傳統(tǒng)的圖片上色過程是一個艱苦且勞動密集型的過程，必須由熟練的平面設計師在 Photoshop 中手動完成，整個過程可能需要很長時間，因為它依賴于設計師的想象力和效率來產(chǎn)
案例：黃金首飾出圖 1）線稿，可以進行色階加深，不易丟失細節(jié)； 2）文生圖，精確材質(zhì)、光澤、工藝（拋光、拉絲等）、形狀（包括深度等，比如鏤空）和渲染方式（3D、素描、線稿等）提示詞，負面提示詞； 3）seed調(diào)-1，讓ai隨機出圖； 4）開啟controlnet，上傳線稿圖，選擇
S：AI能取代設計師么？ I ：至少在設計行業(yè)，目前AI扮演的主要角色還是超級工具，要頂替？除非甲方對設計效果無所畏懼~~ 預先學習 ： 安裝及其問題解決參考：《Windows安裝Stable Diffusion WebUI及問題解決記錄》； 運行使用時問題《Windows使用Stable Diffusion時遇到的各種問題整理
stable diffusion實踐操作 stable diffusion實踐操作-提示詞-人物屬性 stable diffusion實踐操作-提示詞-人物服飾 stable diffusion實踐操作-提示詞-整體環(huán)境 stable diffusion實踐操作-提示詞-圖片結(jié)構(gòu) stable diffusion實踐操作-CLIP 本文專門開一節(jié)寫提示詞相關(guān)的內(nèi)容. SD提示詞是以詞組作為單位的，
本文專門開一節(jié)寫 文生圖 相關(guān)的內(nèi)容，在看之前，可以同步關(guān)注： stable diffusion實踐操作 詳細信息： 底模：SD 1.5 Lora:baihuaniang_1.0 正向提示詞： 反向提示詞： CLP終止層數(shù)：2 迭代步數(shù)：25 采樣模式（Sampler）：DPM++ 2M Karras 提示詞引導數(shù)（CFG Scales）:11 隨機數(shù)種子（seed）:2514
stable diffusion實踐操作 VAE，全名Variational autoenconder，中文叫變分自編碼器。作用是：濾鏡+微調(diào) ，名字中帶有vae，后綴ckpt,pt 有的大模型是會自帶VAE的，比如我們常用的Chilloutmix。如果再加VAE則可能畫面效果會適得其反 。 大部分底模有VAE，但是部分底模沒有VAE，需要專門下載
本文專門開一節(jié)寫hypernetworks的內(nèi)容，在看之前，可以同步關(guān)注： stable diffusion實踐操作 提示：寫完文章后，目錄可以自動生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔 `本章注意要介紹Hypernetwork，也叫做超網(wǎng)絡，下面是一個原理概述。 中文名字叫超網(wǎng)絡，功能和embedding，lora類似，
stable diffusion實踐操作 本章主要介紹SD批次出圖。 想要一次產(chǎn)生多張圖片的時候使用。 生成批次和每批數(shù)量至少一個為1， 產(chǎn)生了一張合圖和4張單獨圖片。 例如：以上就是今天要講的內(nèi)容。
Stable Diffusion的定義： Stable Diffusion（簡稱SD）是一種人工智能生成圖像的軟件。通過輸入文字描述，SD能夠生成對應的圖片，無需像以往那樣需要手工\\\"繪制\\\"或\\\"拍攝\\\"照片。 Stable Diffusion 1.1、免費開源 Midjourney 需要開魔法使用，免費額度用完之后付費才能繼續(xù)，最低 10 美元/月。
