sd基础
工作原理&入门
输入提示词后 有文本编码器将提示词编译成特征向量，vae编码器将特征向量传入潜空间内，特征向量在潜空间内不断降噪，最后通过vae解码器将降噪之后的特征向量 解码成一个个像素组成的图片
一般选中默认vae模型
解码编码的模型
CLIP值越大，提前停止的越快，我们提示词被数字化的层数越少，提示词的相关性越小。反之越小越能丰富提示词
CLIP终止层数一般为2
其他功能
1.Hires.fix 高清修复
2.Refiner 当渲染到80% 切换另一个模型渲染
3.CFG 一般为5-10 越小ai越自由，越高越靠近提示词
4.随机种子 提示词一样，随机种子一样则可以在不同电脑生成相同图片
5.迭代步数越高 20-30 图片质量越高，步数过高则失真，且消耗更多时间，有时候还没有效果
ADetailer 修复人物的脸
采样方法 DPM++2M
网站，模型推荐
liblib NovelAI hugingface promlib civitai github
majicmix dreamshaper primemix architectrealmix
提示词 语法
英文和英文的标题符号
权重
数字越高权重越高，画面着重描述什么
[cat]=(cat:0.9)
(cat)=(cat:1.1)
{cat}=(cat:1.05)
[[cat]]=(cat:0.9x0.9)=(cat:0.81)
((cat))=(cat:1.1x1.1)=(cat:1.21)
ctrl + 上箭头 可以快捷调节 权重多低都行，过高则不行，会失真
短句与长句
一个一个词的拼写，而不是一句话呢
一个个词组会更准确，而且好调整权重
提示词控制在75个以内，正反向一样，不超过75
起手式
正向 4k masterpiece 会让图片更加精美
反向则用 text blur之类
有修饰词
提示词顺序，越靠前权重越高
no.1 画质词/画风词
no.2 主题 one girl
no.3 环境/场景/构图
no.4 lora
提示词污染
1girl,blue dress,pink hair,green umbrella,
1girl,blue dress,red hair,puple umbrella,
防止提示词尤其是颜色相互渗透 使用break隔开
提示词融合
1girl,cat 猫在女孩身上
1girl And cat 猫娘 (1girl_cat 有同样效果)
[cat|dog] 也有融合效果
{forest:1girl:0.3} 在30%的时候结束画forest
{forest:1girl:0.7} 在70%的时候结束画forest
图生图&高清修复
通过图片加提示词生成结果
使用预设起手式，并添加进提示词
通过插件来快速选择自己想要的提示词
masterpiece,best quality,1girl,police,glamor,in summer,street,
将参考图拖入图生图并增加提示词
masterpiece,best quality,1girl,police,glamor,in summer,street,coat,
增加提示词coat，通过原图再次生图
图生图重绘幅度，不过高也不过低 0.3-0.5结果图与参考图之间差距不会太大
0.5-0.7赋予ai更多想象空间
低于0.3 或大于 0.7则扭曲变形
局部重绘，增加sunglasses提示词
upscale 二次元
GAN 4X Anime6B 适合动漫放大 (Gan生成式对抗网络简称)
重绘幅度 0.3-0.5安全区间 0.5-0.7ai自由领域
放大倍数x2 512 变为1024
文生图界面
文生图界面的放大需要锁定种子
再次点击小图标来到图生图，再次放大
无需锁定种子
再次放大 模型放大
从512缩放到1024
controlnet
风格转换 softedge
最开始能通过线条处理还原参考图的只有canny
canny 硬边缘 canny将参考图通过细线勾勒出来 架构基于相邻像素计算差值，死板，图片会出现莫名奇妙的元素
softedge 全能模型 将主体勾勒
开启插件controlnet
pidinet 与 hed
hed 保留图片更多细节，完整性好 建筑，场景
pidinet 能够更好保留主体，忽视细节 人物
使用真实系的模型，将二次元图片好好描述
线稿上色 Lineart
lineart多用于线稿上色动漫类图像处理
mj 生成线稿
点击爆炸按钮后，会有去下载插件，如控制台显示git网络失败，手动去下载到相应目录解压
最好宽高比 和原来图片一样 也就是宽度和高度
controlnet-2
openpose 姿态管理
姿态成功控制
dw_openpose_full效果最好
根据参考图图片高宽一致
depth [空间关系]
场景 比如教堂
softedge + depth
控制线条分布 + 深度
depth
预处理用了hedsafe
softedge
负面提示词这里因为是建筑，所以去除finger有关
可以通过提示词来改变教堂颜色
人物
softedge openpose depth ipadapter
线条分布 绑定骨骼 空间关系 面部特征迁移/风格一致性
tile
参考图模糊，再分区块重采样 结果图细节更丰富
可以将图片拖入controlnet的单张图片，再次tile。可以看到叶子的纹路
controlnet Ipadapter
ipadapter 可以去hugingface里下载，根据后缀放在指定目录
换脸
材质迁移
风格迁移
换脸
生成一张图片，为参考图
将参考图拖进ipadapter
写实换脸，上传了自己的图片
材质迁移
ipdapter
softedge
depth
midas也不错
材质很重要，如果用下图材质则使用crystal materials
Ipadapter-1
风格迁移
选择综合性强的大模型 dreamshaper
生成参考图
风格转换 style transfer
点击生成，
生成成功后，高清放大
直接更换风格
甚至可以根据动漫角色的画风，直接变换
ipadapter与openpose综合运用
controlnet unit1 ipadapter
生成骨骼图
controlnet unit2 openpose
写提示词增加lora
要和骨骼图一样比例
有lora则更靠近赫敏的图片
综合案例使用
室内设计
大模型选择 Architecturerealmix
unit 1 mlsd处理完只包含直线
unit 2
生成毛坯房
Unfinished, nothing, no furniture, rough, house interior
精装修
ModernRoomDesign,Interior design,modern simplicity,green,(masterpiece),(high quality),best quality,real,(realistic),super detailed,(full detail),(4k),modern,fashion,grand,vista,(high floor:1.2),
去到图生图
改变关键词然后图生图
如果成品出来还想改变，继续图生图
如果想要壁纸变成自己图片的风格，通过勾选上传独立的控制图像
使用ipadapter，进行渲染
如果没有空间深度则继续使用depth
stable diffusion基础[liblib]
正向提示词
人物特征
1girl,solo,
suspender dress,headdress,delicate eyes,beautiful face,shallow smile,snow-white skin,elegant standing,
场景特点
outdoor,blue sky,white clouds,flowers,grass,
场景设定 [天气与光线与白天和黑夜]
day,night sunset，rain shrong rim light
movie light,light tracking,
场景形容词
beautifful ,happy
生图标准 [画质与风格]
8k，highest quality，high resolution
Comic Watercolor Realistic Abstract
1girl,solo,
suspender dress,headdress,delicate eyes,beautiful face,shallow smile,snow-white skin,elegant standing,
outdoor,blue sky,white clouds,flowers,grass,
movie light,light tracking,
beautiful,happy,
8k，highest quality，high resolution,
realistic,extreme detail
负向
low quality,blurry,bad proportions,cropped,watermark
ugly,bad body,missing fingers,extra feet
NSFW text logo
参数
eular a画笔选择，根据推荐来，其实都差不多
步数15-25,过高也不会有用
comfyui尝试
sd 挂lora+汉化工作流
图片有元数据
可以通过拉取图片来获得工作流
comfyui 大部分问题可以通过离线安装的方式解决 google可以解决。每当报错
通过日志去查看，工作流报红，缺模型就安装模型，缺插件安装插件，缺什么装什么