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萬字長篇！超全Stable Diffusion AI繪畫參數(shù)及原理詳解 - 知乎
（提示詞）語法控制
常用語法： 加權(quán)：() 或 {} 降權(quán)：[] (word)//將括號內(nèi)的提示詞權(quán)重提高 1.1 倍 ((word))//將括號內(nèi)的提示詞權(quán)重提高 1.21 倍 （= 1.1 * 1.1） (word:1.5)//將括號內(nèi)的提示詞權(quán)重提高 1.5 倍 (word:0.25)//將括號內(nèi)的提示詞權(quán)重減少4 倍（= 1 / 0.25） {word} // word的權(quán)重為1.05=(word:1.05) [word]//將括號內(nèi)的提示詞權(quán)重降低 1.1 倍 注意 []降權(quán)不能使用[word:0.8]這樣的表達(dá) Prompt editing語法 [from:to:when] // [male:female:0.6] 代表前60%采樣步數(shù)畫male（男人），后40%步畫female（女人）。 此語法還有兩個變體： [to:when]//在設(shè)定的步數(shù)后開始繪制 [from::when]//在設(shè)定的步數(shù)后結(jié)束繪制 舉例說明： [tree:background:0.5]代表前50%步畫樹，后50%步畫背景。 [tree:0.5]代表后50%步開始畫樹。 [tree::0.5]代表前50%步畫樹，然后到了50%步數(shù)就結(jié)束畫樹。 交替詞語法: [cat|tiger] 此語法代表cat和tiger交替繪制，最后能生成虎貓獸。
參考：stable diffusion提示詞語法詳解
從效果看Stable Diffusion中的采樣方法
參考：Ai 繪圖日常 篇二：從效果看Stable Diffusion中的采樣方法_軟件應(yīng)用_什么值得買
大概示例：
高分辨率修復(fù)算法選擇
默認(rèn)是Latent算法：注意該算法在二次元風(fēng)格時重繪幅度必須必須高于0.5,否則會得到模糊的圖像；在寫實風(fēng)格時建議選擇重繪幅度 0.4 到 0.5 比較合適；
簡單總結(jié)：
寫實類圖片的零重繪幅度時，R-scan4X表現(xiàn)最好
二次元類圖片方面，R-ESRGAN4X+Anime6B的效果最好
參考圖：
綠色:建議使用的參數(shù)
黃色:可以嘗試的參數(shù)
紅色:不建議使用的參數(shù)。
注意其中潛變量就是 latent 算法，該算法有6中變量算法
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-831061.html
參考：Stable Diffusion 高清修復(fù)喂飯級教程，看完這篇不要再說不知道選哪個放大算法了！?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-831061.html
到了這里，關(guān)于stable-diffusion 學(xué)習(xí)筆記的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY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)！
