stablediffusion入门指南:CFGScale
1、CFG Scale（提示词相关性）指的是提示词对图像生成的影响程度。它能调整生成的图像与提示词或输入图像的相似程度。总结增加这个值将导致图像更接近你的提示，但它也在一定程度上降低了图像质量。可以用更多的采样步骤来抵消。
2、Stable Diffusion中的参数对于控制模型行为和输出质量至关重要。登录WebUI后，你会遇到众多参数，下面逐一解释： Prompt（提示词）： 以逗号和尖括号分隔，如 pretty：5 提升 pretty 的权重，使用 调用LoRA或超网络模型。提示词结构通常包括前缀、画质、风格、镜头和光照效果，主体，场景等。
3、Sampling Steps（采样步数）指的是生成图片的迭代步数，每多一次迭代都会给AI更多的机会去比对prompt和当前结果，去调整图片。总结随着步数增多，可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减，取决于采样器，一般20~30。
4、最后适当调整宽高进行可控生成。在生成结果后，用户可以通过对比不同参数的设置，观察细微差异，如CFG Scale的配置，越高则生成的图像越贴近用户提供的prompt，AI的自由度降低。特别在生成人物时，过高的值可能导致过拟合或画面崩坏。打开Keep -1 for seeds选项后，会生成完全不同的对比图。
stablediffusion入门指南:normal
Normal（法线检测）用于识别输入图像的法线信息，可以用于增强光照和阴影效果。进择normal_bae，致投重总结map可根据原始素材生成一张记录凹凸信息的法线贴图，便于AI给图片内容进行更好的光影处理，比depth对于细节的保留更加精确，适用于建筑。
安装和设置：首先，您需要安装Stable Diffusion的本地版本。这可以通过在GitHub上下载最新版本的代码来完成。在下载代码后，您可以按照说明文件进行安装和设置。准备数据集：在开始使用Stable Diffusion之前，您需要准备一个适当的数据集，以便训练模型。数据集应该包含您想要生成的图像类别和相应的标注。
ControlNet， 简称控制网，是一个革新性的神经网络架构，它通过增强扩散模型的控制能力，显著提升了Stable Diffusion的细节操控性。
用对模型照片风格才对味儿 用stable diffusion可以把自己想象成一个画家，在起笔画画之前，我们要先确定我们画的是什么风格的画，是二次元动漫、三次元的现实照片、还是盲盒模型。
模型效果展示通过Stable Diffusion，我得以生成出一些令人惊叹的图片，这个模型支持从文本描述生成图像，无论是对硬件要求不高的家用电脑，还是拥有6GB显存的设备，它都能在几秒钟内完成创作。搭建步骤首先，从GitHub上的AbdBarho/sta...项目开始，这个项目提供了Docker部署和UI界面，简化了搭建过程。
StableDiffusion教程详解：从入门到高级生成高质量图像指南 StableDiffusion作为当前最热门的开源图像生成模型，它的潜力无限，但使用起来可能需要更多技巧。相较于Midjourney，它需要细致调整以达到满意效果。然而，其开源特性以及与LoRA微调的结合，使得它能轻松生成风格各异的精美图像。
stablediffusion入门指南:Steps
Sampling Steps（采样步数）指的是生成图片的迭代步数，每多一次迭代都会给AI更多的机会去比对prompt和当前结果，去调整图片。总结随着步数增多，可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减，取决于采样器，一般20~30。
安装和设置：首先，您需要安装Stable Diffusion的本地版本。这可以通过在GitHub上下载最新版本的代码来完成。在下载代码后，您可以按照说明文件进行安装和设置。准备数据集：在开始使用Stable Diffusion之前，您需要准备一个适当的数据集，以便训练模型。数据集应该包含您想要生成的图像类别和相应的标注。
shuffle（洗牌）对图像进行随机的旋转、缩放、裁剪等变换，生成同风格的重组图片。相当于旧版style，比旧版更可控。additional network新版的谷歌云端部署，需要点右边按钮，才能同时运用多种lora。否则，系统只会运行一个lora。总结优点：打破图像的空间结构，增加多样性和随机性。
Stable Diffusion中的参数对于控制模型行为和输出质量至关重要。登录WebUI后，你会遇到众多参数，下面逐一解释： Prompt（提示词）： 以逗号和尖括号分隔，如 pretty：5 提升 pretty 的权重，使用 调用LoRA或超网络模型。
stablediffusion采样方法说明
考虑模型特征：stablediffusion采样方法适用于具有长尾分布的模型，因此在选择采样方法时需要考虑模型的尾部分布情况。如果模型具有尾部较重的分布，那么stablediffusion采样可能比其他方法更适合。
Stable Diffusion的流程包括前向扩散和后向去噪。在Latent Space生成随机图像后，噪声预测器逐步减去预测的噪声。每一步的采样，无论是Euler的一步到位，还是Heun的逐步精确，都是为了在去噪过程中逐渐呈现清晰图像。而Noise Schedule则决定了降噪的节奏。
Sampling Steps（采样步数）指的是生成图片的迭代步数，每多一次迭代都会给AI更多的机会去比对prompt和当前结果，去调整图片。总结随着步数增多，可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减，取决于采样器，一般20~30。
CFG Scale（提示词相关性）指的是提示词对图像生成的影响程度。它能调整生成的图像与提示词或输入图像的相似程度。总结增加这个值将导致图像更接近你的提示，但它也在一定程度上降低了图像质量。可以用更多的采样步骤来抵消。
stablediffusion入门指南:shuffle
1、shuffle（洗牌）对图像进行随机的旋转、缩放、裁剪等变换，生成同风格的重组图片。相当于旧版style，比旧版更可控。additional network新版的谷歌云端部署，需要点右边按钮，才能同时运用多种lora。否则，系统只会运行一个lora。总结优点：打破图像的空间结构，增加多样性和随机性。
2、Sampling Steps（采样步数）指的是生成图片的迭代步数，每多一次迭代都会给AI更多的机会去比对prompt和当前结果，去调整图片。总结随着步数增多，可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减，取决于采样器，一般20~30。
3、ControlNet， 简称控制网，是一个革新性的神经网络架构，它通过增强扩散模型的控制能力，显著提升了Stable Diffusion的细节操控性。
4、style：风格渲染 color：颜色渲染sketch：素描渲染总结t2ia简单而小巧（约70M参数，约300M存储空间），能节省时间和内存开销。color提取图片中的色彩，分辨率越大色块越小，需要提示词辅助。sketch和旧版的pidinet边缘检测预处理是一摸一样的。
5、mlsd （直线检测）用于识别输入图像的直线信息，一种轻量级的边缘检测。总结优点：对横平竖直的线条非常敏感，更适用于室内图或几何图形的生成。缺点：不适合用于生成有机形状或柔和曲线的图像，如动物或植物。可能会导致一些生成图像的质量问题，如手指融合、多余的肢体或缺失的部分。
6、Hed（边缘检测）用于识别输入图像的边缘信息，与canny相比边缘更柔和。总结hed可以提取图像中的细节和轮廓，适用于毛发、动物等有弧度的物体。hed_safe是hed的安全版本，用于过滤掉一些不适合生成的边缘，比如人脸、裸露。scribble_hed是hed的手绘版本，可以根据用户的手绘草图生成图像。
stablediffusion入门指南:depth
1、depth（深度检测）用于识别输入图像的深度信息，能很好地区分前景和背景，保持原始图像的结构。总结depth_leres深度较浅。depth_midas=旧版depth，更准确和稳定，但需更多VRAM。depth_zoe内存较大，深度更精细，空间更立体。depth能理解空间位置和关系，能处理透明或反射物体。
2、ControlNet， 简称控制网，是一个革新性的神经网络架构，它通过增强扩散模型的控制能力，显著提升了Stable Diffusion的细节操控性。
3、openpose editor是一个能摆出openpose骨架的扩展，可以精确控制人物的姿势和动作。操作默认一个骨架，需要两个以上姿势可点add。通过选择关节、移动和缩放大小来调节骨架。保存骨架图，并发送到controlnet插件。总结优点：可手动调整骨架的节点或添加初始骨架。
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