@@ -57,7 +57,7 @@ git仓库中下载sd源码 **https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-w
57
57
58
58
[安装中文插件](https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN):user interface中选择 Localization为中文即可
59
59
60
- 
60
+ 
61
61
62
62
### 1.2.2 openvino加速插件
63
63
@@ -67,7 +67,7 @@ git仓库中下载sd源码 **https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-w
67
67
68
68
[提示词插件](https://github.com/thisjam/sd-webui-oldsix-prompt):NSFW 标签的提示词可以放到对应插件的 yours路径下面然后重启
69
69
70
- 
70
+ 
71
71
72
72
### 1.2.3 提示词翻译插件(推荐)
73
73
@@ -98,17 +98,17 @@ stable-diffusion-webui-rembg:非常强大的抠图功能
98
98
99
99
第一步先选择对应的模型然后直接默认值跑预设,输出到处模型成功即可,模型的安装路径为 **\models\Unet-trt**,在设置里面用户界面找到 **sd-unet** 即可
100
100
101
- 
101
+ 
102
102
103
103
**注意事项:如果使用的是默认预设,需要注意的是每次生成图片的参数不能超过模型规定的最大值和最小值之间,并且数值需要是64的倍数** 现在就可以看到出图的时间是非常的快了
104
104
105
- 
105
+ 
106
106
107
107
#### 预设参数
108
108
109
109
相同的参数设定下静态的预设比动态的预设性能更高显存占用更低
110
110
111
- 
111
+ 
112
112
113
113
- 512 x 512 | Batch Size1(Static)
114
114
- static表示所有的参数都是固定的,每批的数量数,还有最优的高度和最高的宽度,所有的都固定了
@@ -122,7 +122,7 @@ stable-diffusion-webui-rembg:非常强大的抠图功能
122
122
- **要想使用高分辨率修复,需要至少两个静态。例如:768x768和1536x1536 要与原尺寸和放大尺寸做匹配**
123
123
- **LoRA转换**:给lora加速,将lora转换TensorRT模型后,lora会自动融入到模型当中不用选择里面自带
124
124
125
- 
125
+ 
126
126
127
127
### 1.2.6 图片放大插件
128
128
@@ -156,7 +156,7 @@ stable-diffusion-webui-rembg:非常强大的抠图功能
156
156
- hand_yolov8n.pt:修复手部
157
157
- person_yolov8m-seg.pt:增加人物整体细节的模型
158
158
159
- 
159
+ 
160
160
161
161
#### 参数说明
162
162
@@ -200,7 +200,7 @@ stable-diffusion-webui-rembg:非常强大的抠图功能
200
200
201
201
正向提示词描述内容(人物例子):主体、表情、服装、场景、环境、镜头、灯光、风格、画质、渲染器(其他的元素提示词)
202
202
203
- 
203
+ 
204
204
205
205
Tag的格式:
206
206
@@ -242,7 +242,7 @@ Tag的格式:
242
242
- 数值越低:细节越少,渲染越快
243
243
- 建议范围:20 - 40
244
244
245
- 
245
+ 
246
246
247
247
## 2.5 采样器
248
248
@@ -253,7 +253,7 @@ Tag的格式:
253
253
- DDIM & PLMS:sd最早的采样器(过时)
254
254
- DPM:**比较建议使用DPM++SDE Karras** 做人像
255
255
256
- 
256
+ 
257
257
258
258
## 2.6 面部修复
259
259
@@ -292,7 +292,7 @@ Tag的格式:
292
292
293
293
循环标志:复制上一张图的种子
294
294
295
- 
295
+ 
296
296
297
297
## 2.13 随机数差异种子
298
298
@@ -306,7 +306,7 @@ Tag的格式:
306
306
307
307
用于保存提示词的地方
308
308
309
- 
309
+ 
310
310
311
311
# 4. 嵌入式(Embedding)
312
312
@@ -335,7 +335,7 @@ Tag的格式:
335
335
336
336
图片制作出来像是一个矩阵一样,主要看不同灯光下的区别
337
337
338
- 
338
+ 
339
339
340
340
## 8.2 从文本框或文件载入提示词
341
341
@@ -353,9 +353,9 @@ Tag的格式:
353
353
354
354
可以根据选择的参数进行调整来对比各个模型和参数之间的效果
355
355
356
- ![ image-20240314214555324] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314214555324.png )
356
+ ![ image-20240314214555324] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314214555324.png )
357
357
358
- ![ image-20240314214546171] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314214546171.png )
358
+ ![ image-20240314214546171] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314214546171.png )
359
359
360
360
例如:需要对比不同迭代步数、CFG以及不同采样器对提示词的影响,可以设置如下:
361
361
@@ -365,7 +365,7 @@ Tag的格式:
365
365
366
366
367
367
368
- ![ image-20240316110710073] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240316110710073.png )
368
+ ![ image-20240316110710073] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240316110710073.png )
369
369
370
370
## 8.4 StableSR
371
371
@@ -418,7 +418,7 @@ Tag的格式:
418
418
419
419
** 有些会翻译为附加功能**
420
420
421
- ![ image-20240317110251842] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240317110251842.png )
421
+ ![ image-20240317110251842] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240317110251842.png )
422
422
423
423
- 单张图像:单张图进行处理
424
424
- 批量处理:多张图上传
@@ -526,7 +526,7 @@ Tag的格式:
526
526
527
527
安装** SD** 插件后就有
528
528
529
- ![ image-20240314215754826] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314215754826.png )
529
+ ![ image-20240314215754826] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314215754826.png )
530
530
531
531
## 8.5 Tag标记
532
532
@@ -540,21 +540,21 @@ Tag的格式:
540
540
- log:运行的日志
541
541
- model:模型的保存地方
542
542
543
- ![ image-20240314220924696] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314220924696.png )
543
+ ![ image-20240314220924696] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314220924696.png )
544
544
545
545
身体每张训练100步,头部训练100步,根据图片来定义
546
546
547
- ![ image-20240314221258730] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314221258730.png )
547
+ ![ image-20240314221258730] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314221258730.png )
548
548
549
549
然后将输出的地址粘贴到输出栏中
550
550
551
- ![ image-20240314221234992] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314221234992.png )
551
+ ![ image-20240314221234992] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314221234992.png )
552
552
553
553
### 2. Bucket自动裁剪
554
554
555
555
宽高不需要指定(保持默认的宽高),让AI自动来适应,一般使用 ** kohyass** 使用Bucket
556
556
557
- ![ image-20240314221814199] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314221814199.png )
557
+ ![ image-20240314221814199] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314221814199.png )
558
558
559
559
### 3. 创建镜像副本
560
560
@@ -569,11 +569,11 @@ Tag的格式:
569
569
570
570
执行完之后就会在对应的路径下面生成两个文件,一个图片,另一个是跟图片相同的描述值,里面可以自己进行修改
571
571
572
- ![ image-20240314223349913] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314223349913.png )
572
+ ![ image-20240314223349913] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314223349913.png )
573
573
574
574
## 8.6 kohya_ss
575
575
576
- ![ image-20240314222632209] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314222632209.png )
576
+ ![ image-20240314222632209] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314222632209.png )
577
577
578
578
- Dreambooth:训练大模型
579
579
@@ -591,4 +591,4 @@ Tag的格式:
591
591
592
592
Configuration:预设值,根据显存进行调整的,可以直接下载
593
593
594
- ![ image-20240314222957017] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerhaiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314222957017.png )
594
+ ![ image-20240314222957017] ( https://cdn.jsdelivr.net/gh/hackerHiJu /note-picture@main/note-picture/image-20240314222957017.png )
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