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Apr 1, 2024
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一图流指南:
采样步数
不需要太大,一般在50以内。通常28是一个不错的值。
采样器没有优劣之分,但是他们速度不同。全看个人喜好。推荐的是图中圈出来的几个,速度效果都不错
通常来说,我们更关注图像的生成速度而不是质量,一般的采样方法质量相差不会太大,质量由模型、提示词来控制。
推荐(不绝对,可以自己多尝试):
如果你需要收敛性,那么选择 DPM++ 2M Karras, Euler 和 UniPC 也可以。
如果你需要比较高的质量,可以选择 DPM++ SDE Karras,Euler a。
如果你需要更快的速度,可以选择 UniqPC,并且把步数调的很低。
提示词相关性
代表你输入的 Tag 对画面的引导程度有多大,可以理解为 “越小AI越自由发挥”,太大会出现锐化、线条变粗的效果。太小AI就自由发挥了,不看 Tag
随机种子是 生成过程中所有随机性的源头 每个种子都是一幅不一样的画。默认的 -1 是代表每次都换一个随机种子。由随机种子,生成了随机的噪声图,再交给AI进行画出来。
提示词怎么写
刚开始使用可以先参考优秀的案例,抄他们的tag和模型,还原效果
成功还原后,把tag翻译中文,尝试分析理解,试试能不能把某一元素改成自己想要的,依此加深对tag的理解,然后再尝试自己写提示词,一边出图一边调整,很快就能掌握tag写法
太长不看简单总结版:
- 尽量使用简单的词汇,避免造成AI理解不清晰
- 重要的,关键的提示词要写在前面,越靠后的提示词对画面的影响越低
- 善用(提示词:1.2)或(提示词)来调整提示词权重
- 同一个部位的提示词放在一起:提示词的逻辑性
- 尽量使用确切含义的词汇,如果没有,就用多个词汇一起用来加强AI的理解
- 把不想要出现在画面中的元素添加到负面提示词
- Lora角色低权,画风高权
更多关于提示词的用法请点击高阶咒语的语法与逻辑
常见问题:
1.脸部崩坏
原因:可能是因为图太小了,如果图太小,还是全身图,留给脸部的细节量就会不够.
解决方法:
- 开启高清修复,增加图像分辨率
- 开启面部修复
- 采样迭代步数(Steps):控制在20-30之间 有一些lora模型,采样步数过高也会崩坏,所以在使用模型之前,先去模型的C站页面看一下备注,再看看其他人的参数
- CFG:控制在4-8之间
- 后期使用图生图功能,添加face editor插件修复面部
2.模型搜不到
原因:可能是C站模型下架,或者网站抽风,C站搜索不太好用
解决方法:
- 关键字中间不要加空格,否则会搜不到内容
- C站不要搜模型全名,例如:Girl in the Flask模型搜不到,只搜"girl”或者"Flask”
- 在huggingfaceB站等其他站点搜搜看,通常都能找到,国内也有很多模型备份站(页首有相关站点链接)
- 如果使用的Edge浏览器,侧边栏的搜索通常很好用,或者询问new bing,
4.区域重绘出现角色全身
原因:在图生图重绘功能中,提示词控制你想要绘制的区域
解决方法:
- 局部重绘时,提示词修改为想要重绘区域的描述
- 例如想重绘脸部,提示词就不要有除了脸部描述的其他内容
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