diffusion反向关键词解读_diffusion反向关键词有哪些(2024年12月精选)
超详细 Stable Diffusion 教程!6 步实现 2D 插画转 3D 如果你也想把自己的插画转变成 3D 效果,可以跟着教程一起试试哦,小红书评论区交作业,一对一指导哦 1️⃣ 准备2D插画内容 这里的2D素材可以是日常的绘画作品,也可以是Midjourney生成的线稿内容 2️⃣ 选择3D大模型 选择类似画风的3D或真实系大模型,只有大模型的风格对了,才能生成相应的3D质感,这里我用的 disneyPixarCartoon_10 3️⃣ 正向/反向关键词 关键词描述清楚画面的内容就好啦,不用和我写的一模一样 4️⃣ 详细参数+高分辨率修复 生图完成后再勾选高分辨率修复进行画面优化哦,直接开启高分辨率修复会严重拖慢刷图速度,并且容易爆显存 5️⃣ ControlNet-线稿提取 使用ControlNet中的 Lineart 进行线稿的提取,这样SD便会在线稿的基础上进行重新生图了 6️⃣ ControlNet-色彩提取 使用ControlNet中的 Tile 进行色彩的提取,复制2D插画的色彩倾向 7️⃣ 修饰画面细节 稍微修饰一下画面的色彩以及视觉Bug的地方,就完成啦
SD界面全解析,一键生成! 启动界面:双击启动器后,Stable Diffusion会自动打开一个网页界面。 面布局:Stable Diffusion的界面分为几个主要部分: 风格模型滤镜+选择 功能选项卡 AI绘画提示词撰写区域 生成按钮 生成参数调节区域 成品展示区 插件区域 模型详解: ckpt:大模型,用于生成特定风格的模型库。 VAE:可以理解为滤镜,用于让成品效果更绚丽。 Clip跳过层:一般用不上,参数保持默认。 提示词详解: 提示词:画面里需要出现什么,就写什么关键词(如:一只猫,坐着)。 反向提示词:不想画面出现什么,就在这输入词句把它排除(如:花朵,则场景会排除花朵)。 然后点生成即可有作品出来。 秔成按钮工具: 读取上一次的关键词 一键删除所有关键词 展开额外的控制面板(如大模型、LoRA等) 调用预先设置好的关键词模板 把关键词保存为模板 詇样参数详解: 采样迭代步数:一般20~25即可,太高容易出问题。 采样方法:即生成图片的方式,一般用带有++的模式。推荐使用这几个:DPM++ 2s a Karras、DPM++ 2M Karras、DPM++ SDE Karras。 尺寸调整及输出图片数量: 宽度高度:调整生成图尺寸,显卡不是很好的话,建议500x500的尺寸。 生成批次+每批数量:生成多少批次,每批次生成多少张图片(如:2批,每批2张,则为4张图)。 提示词相关性:数值越小,关键词越不起作用。反之则影响非常大(一般保持不动)。 种子解释: ID号码:每一张图片都有一个自己的种子值。 骰子按钮:随机生成图(-1 完全随机)。 绿色循环按钮:重新用回上一次生成图的种子值。 图生图板块: 图生图:以上传的图片为模板,生成一张与之有关联的新图。 Clip反推提示词 / BdepBooru反推提示词:根据上传的图片,自动识别出图片内容,以文字形式描述出来。
AI与艺术家的蝴蝶之争:谁先创造了蝴蝶? 最近,艺术圈里掀起了一阵小小的波澜。事情的起因是这样的:一位艺术家在midjourney上创作了一幅画,结果被其他用户质疑抄袭了其他人的关键词。这件事让我不禁想起了社群中那场旷日持久的关键词大战:到底是谁“偷”了我的关键词?关键词的创作者是否享有版权?如果AI基于这些关键词创作出了类似风格的作品,那到底是谁先创造了这种风格,谁就有权垄断这种风格的版权呢? 是谁创造了“蝴蝶”? 如果midjourney要求用户花费20美元购买关键词的隐私权(显然大部分创作者并没有这样做,否则今天社群里的“养蛊”现象就不会这么严重了),那关键词大战可能永远没有尽头。 今年年初,我翻译了一篇mutualart的文章《新兴市场:AI创作的复杂与无意识》。这篇文章很有预见性地探讨了AI创作的版权问题以及对艺术界可能带来的冲击。当时,大家基于discodiffusion的创作还显得很稚嫩,大部分图像都让人摸不着头脑。但现在,随着模型的快速迭代,AI创作的成果有了惊人的进步,但同时也带来了风格的显著趋同。 曾经,艺术家被视为点石成金的巫师,他们获得了神秘的指引,从而可以探寻生命与神明的秘密。但现在,似乎所有人都可以迅速掌握这个秘法——那么,点石之后出现的还是“金”吗? 与其画地为牢,不如想一想,到底是什么成就了艺术家。曾经,是技巧和工艺;后来,是观念和行为;如今,又是什么呢?也许,我们应该作为布道者,而非仅仅是创作者。
Disco心得:从入门到精通 Disco Diffusion玩了一个月,从零开始到现在的小有心得,分享一下我的体验: 关键词的随机性 𒊠 随机生成的关键词变化无常,记得多背一些画家的风格和艺术趋势。不然你可能会发现,同样的关键词每次生成的效果都不一样。 英语语法的重要性 英语语法真的很关键。形容词和动词的识别效果差别很大。写完之后最好用谷歌翻译检查一下,确保它是一条通顺的句子,而不是一堆词组或短句。 使用书面语 ✍️ 英文要用书面语,涉及到法语、德语之类的名字最好用原文,不要翻译。这样生成的图片会更专业。 AI无法识别的风格 芠 有时候你选了一个画家,但AI识别出来的却是类似水彩画的效果。这是因为AI无法完全识别该画家的独特风格。这种情况下,生成的图片可能会很普通。建议换一些AI能强烈体现风格的画家。 收集废图 ️ 前期生成的废图很多,不要急着删除。收集够一年半载的数据可以用来训练自己的AI,效果会更好。 希望这些小心得能帮到你,祝你在Disco Diffusion的创作之旅中玩得开心!
如何用SD平面图一键生成3D效果图 蠦补选择 大模型:revAnimated Lora模型:blindbox1 𘠥E 她⥛𞊥⥛哴able Diffusion,反推出关键词并导入图生图,根据需要调整关键词。 砥数设置 对于大模型,选择revAnimated;对于Lora模型,选择blindbox。 迭代步数:35 采样方法:DPM++ 2M 尺寸要与图片保持一致 提示词引导系数:10 重绘幅度:0.58 ️ 启用ControlNet 根据需要选择lineart或canny提取线稿;深度提取,可多次抽取卡片以查看效果。 生成效果图 点击生成,如生成效果不佳,调整相应效果参数和权重。 正关键词 3D modeling OC rendering Master works Best picture quality Studio lighting Orange yellow spotted deer Blue vest Yellow orange collar Blue eyes Brown antlers Brown deer feet Solid color background Ultra fine Realistic details Ultra high definition 력关键词 Bad Dreams: 1.3 Worst Quality, Poor Art, Poor Design, Low Resolution: 1.4 Monotonous Grayscale Distorted Ugly
SD关键词全解析 探索SD的关键词世界! 蠪*文生图** 创作离不开好的模型,试试stable diffusion模型,为你的设计增添一抹室内通用风格。 ᠪ*外挂VAE模型** (840000),轻松调节画面灰度,还原照片的真实色彩。 **提示词** 是创作的灵魂!用英文输入,关键词要组成完整,包括主体、风格、媒介等,还能调节权重哦! **迭代步数** 选择合适的采样方法,如Euler a快速出图,或DPM++2M确保精准。 **宽高设置** 512㗵12或768㗵12,根据显卡性能调整分辨率。 ⏰ **批次数与单批次数** 控制图片生成的数量和速度,尽量保持稳定。 ꠪*提示词引导系数** 越大越精准,但也要适度,避免图片损坏。 **基础起手式** 不想写反向提示词?直接选这个,系统默认设置更省心!
AI绘画:水乡之旅,奇趣探索 最近尝试了一下disco diffusion的AI绘画功能,真是让人眼前一亮!相比wombo Dream,disco diffusion在细节处理上更加精细,生成的图片也更加精致。 关键词的力量 芤𝠥碌娾入多个关键词,比如场景描述、绘画风格、画师风格等等。不过,人物刻画方面还有点欠缺,需要进一步优化。 短剧和诗句的灵感 除了关键词,你还可以输入一些描绘场景的短剧或者唯美的诗句,这样AI会根据这些信息生成更加富有情感和故事感的画面。 AI算法的辅助作用 ኁI绘画不仅能帮助你找到灵感,还能提供更多的创作素材。虽然AI在处理细节和人物刻画上还有待提高,但它绝对是一个不错的辅助工具。 不断调整的关键词 有时候,你输入几个关键词后,生成的图片可能并不完全符合你的预期。这时候就需要不断调整关键词,直到找到最满意的结果。 AI绘画不会取代人工绘画 ️ 虽然很多人都在讨论AI绘画会不会取代人工绘画,但我个人认为,AI绘画只是为创作者提供了一个更好的辅助工具。它可以帮助我们找到灵感,提供更多的创作素材,但并不能完全替代人工绘画。毕竟,AI在处理细节和人物刻画上还有很大的提升空间。 总的来说,AI绘画是一个非常有趣且实用的工具,值得一试!
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