AI 图生图参数主要包括以下几个方面:
– 提示词和反提示词:界定图片生成方向,与文生图中的作用相同,未看过的可移步到趣闻屋主页-《Stable Diffusion 文生图经验分享》。
– CLIP 反向推导提示词(Interrogate CLIP)和(Interrogate DeepBooru)反向推导提示词:让 SD 反向推导出提示词,例如对“大漂亮”进行操作,得到不同的提示词。
– 生图参数:用于对生成的图片细节进行进一步调整,包括生成方法、迭代次数、宽度高度等,在尝试初期可优先处理提示词,根据生成效果不断优化参数。
– 重绘幅度:控制生成图片与参考图的相似度,数值越低,生成的图片越接近参考图;数值越高,与参考图的差距越大,生成的图片画风越接近使用的模型。
– 四种缩放模式:
– 拉伸:忽略原参考图的横纵比,调整图片分辨率时会使高于原尺寸的宽被拉长,低于原尺寸的高被压扁。
– 裁切:在保持纵横比的情况下,裁剪原始图像的多余部分并改变大小。
– 填充:在保持纵横比的同时改变尺寸,并重新绘制空白区域,需搭配重绘幅度使用。
– 缩放(使用 Upscaler 算法):改变原图的横纵比,调整图片分辨率,此模式很少使用,当重绘幅度为 0 时生成的图片会很糊,搭配重绘幅度后可看到不同效果。
另外,迭代步数的数值与文生图相同,通常设定在 20 – 50 之间,过低或过高可能造成画面崩坏,且不同模型对迭代步数的需求不同,漫画模型中 Steps 在 20 左右即可,很多真人模型则需设定在 40 – 50 左右,迭代步数越高,生成图片的时间越慢,反之则快,但最终生成的图片大小相同。同时,SD 图生图通常是将真实拍摄的照片导入作为参考,如果是原图,需要进行缩放处理,否则会因图片过大而显存报错。https://tuingai.com/
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