[Day16] Stable Diffusion的基礎使用
Author: Nick Zhuang
Type: AI & Data
提要
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前言
今天我們會學習基礎的 SD 使用，內容包含：介面概覽、文生圖、及圖生圖。
介面概覽
介面圖如下所示。
可以看到操作參數非常之多，筆者第一次看到差點沒暈倒，我們只要先關注最左邊的兩個分頁就好，就是txt2img和img2img，這是文生圖、圖生圖的功能位置，最左上方，可以看到v1.5-prune的那個選項，代表已經載入可使用的checkpoint，主Model就是用這個，如果有需要其他選項，可以自行到 這裡 下載。
文生圖
以下圖方式作為示範，像筆者輸入提示詞 ( prompt ):8k, beautiful scene, midnight, dark, lake with forest, moon，效果如下：
這邊說明下用到的參數：
- Sampleing method：這是生成的方式，很多選項，可以比較看看生成的差異。
- Sampling steps：次數調越高，精細度會越高，建議是30以下。
- Width、Height：解析度。
- Batch Count：要生成幾張。
- Batch Size：從幾張中挑出來生成，調越高品質越好，但時間變長。
- CFG Scale：很少改，維持7就行，這是控制圖像生成過程中的細節程度的參數。
- Seed：亂數種子，固定的話每次生成的圖片都一樣。
圖生圖
這邊示範簡單的圖生圖，搭配Inpaint，點那個調色盤。
接著到圖生圖的分頁，將要改的地方塗掉。
可以看到原本的月亮被塗掉後，它幫筆者生成了一個超級藍月，看起來效果還可以。
提示詞的使用，越前面的權重會越大，代表越重要，所以在這邊要把midnight排在月亮前面，不然白天生成的月亮就變成是很暗的太陽，看起來就會很奇怪，後續篇幅足夠的話，筆者看能否有機會完整介紹下prompt的使用規則及方式，敬請期待！
小結
今天我們介紹了關於 SD 基礎的內容；例如，介面概覽、文生圖、及圖生圖，明天會介紹 Embedding，明天見！
參考連結
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