Stable Diffusion提示词入门(2)

在上一篇资料中,我们学习了Stable Diffusion提示词的基本用法

在本节,我们在继续深入Stable Difusion提示词的学习,同时,也会个绍Stable Dufusion Web U界面的功能。

回顾上一节的提示词

正向提示词

best quality,masterpiece, super high resolution, realistic,a girl, wide shot, full body, Long black straight hair, big blue eyes,blackjeans, white tights,adult female,asian,tree, ocean

反向提示词

mutated hands and fingers, deformed, bad anatomy, disfigured,poorly drawnface,mutated,extra limb,ugly,poorly drawn hands,missing limb,floatinglimbs,discornected limbs,malformed hands,out of focus,long neck,long body

Stable Diffusion提示词入门(2)

大家在看别人的Stable Difussion提示词时候,可能经常会看到些特殊的格式,例如小括号把某个提示词包起来,或者有某个提示词有一些数字,下面的图就是这样的一个例子。那么,这些特殊的结构是用来做什么的呢 ?

Stable Diffusion提示词入门(2)

这些就是Stable Diffusion Web UI的独有提示词语法,接下来我们会将讲解这些独特的语法

1、提示词关注度(关注度括号和提示词权重 )

在Stable Diffusion生成图像的时候,是有一定概率性的,有时候不会出现我们设置的某些提示词

比如说 可能有时候不会有 white tights(白色紧身衣)。在这儿,没有指的是生成了黑色的紧身衣或者说生成了黑色的连衣裙,大家不要想歪了

例如下面这个生成结果,说好了是 white tights,生成的却是。

Stable Diffusion提示词入门(2)

关注度括号,会让算法在生成图片的时候,提高对加了关注度括号的提示词的关注程度。让生成的图片尽可能符合括号中的提示词

例如我们的提示词,我们对white tights加上关注度括号,那么生成图片的时候,就有更大概率是白色紧身衣

best quality, masterpiece, super high resolution, realistic,a girl, wide shot, full body, Long black straight hair, big blue eyes,blackjeans,(white tights),adult female,asian,tree, ocean

Stable Diffusion提示词入门(2)

有时候也会看到其他人的提示词是增加两层括号的,例如((white tights))。括号越多,算法对括号里面的提示词关注度就越高。没有加括号是1倍,加了一个括号就是1.1倍,依此类推。我们来看看加上两个关注度括号的结果看看吧

best quality, masterpiece, super high resolution, realistic,a girl, wide shot, full body, Long black straight hair, big blue eyes,black((white tights)),adult female,asian,tree, ocean

我们生成的结果最后确实是white tights了。但是,真实情况的话,在生成的过程中,偶尔出现了黑色的衣服,所以这个只是提高了概率,偶尔算法也会开点小差,生成不符合我们要求的东西。

关注度权重

另外还有些提示词是在后面加了数字,例如 white tights:2.5,这个也是提高提示词关注度的办法相当于是加了2.5倍的权重

那么,我们也来试试看看

best quality, masterpiece, super high resolution, realistic,a girl, wide shot full body, Long black straight hair, big blue eyes,blackjeans, white tights:2.5,adult female,asian,tree, ocean

Stable Diffusion提示词入门(2)

最后,说说我的想法,关注度提示词并不是越早加进去越好。我觉得正确的方式应该是在生成图片的过程中,根据自己的需求和情况增加,具体要增加多少权重,要根据实际效果来判断.

到此,我们的Stable Difussion提示词入门到此结束。其实,还是有些内容没有提及的,例如艺术家风格、画面风格、光照条件、距离等等,这些其实和Midjourney是差不多的。

2、Stable Difusion Web UI 界面功能介绍

Stable Diffusion的功能是非常多的。贪多嚼不烂,我们先介绍几个功能,在后面的内容中,有使用到的话再讲解

面部修复

也就是使用面部修复模型来改善人脸的生成效果,默认情况下使用的是CodeFormer,也可以在设施里面修改成GFPGAN。

Stable Diffusion提示词入门(2)

我们来对比下,不开启面部修复&CodeFormer面部修复&CFPGAN面部修复这几种设置下的效果

不开启面部修复

Stable Diffusion提示词入门(2)

开启CFPGAN面部修复

Stable Diffusion提示词入门(2)

CodeFormer面部修复

Stable Diffusion提示词入门(2)

细细看是有一点点小差别的,没有开启面部修复的图,嘴唇有点尖,开启之后,嘴唇看起来饱满些了.

具体如何使用,得看大家的喜好了

高清修复

用于提升画质,但是对计算机性能是有要求的

采样方法

Stable Difussion采样器非常多,讲解完成估计会占用不少篇幅,这里先推荐大家使用UniPC、DPM++ 2M Karras、Euler a采样器,后续会在比较各种采样器的区别以及使用场景

到这里我们的分享就结束了,在这节中,我们介绍了Stable Difussion的提示词的持殊语法以及界面的一些常用功能介绍。在下一节中,我们在继续介绍Stable Difussion的其他功能

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