stable diffusion课程笔记2

stable diffusion课程笔记2，内容包含提示词基本逻辑和分类、提示词权重语法、反向提示词、参数设置，该笔记内容版权归b站UP主所有。

SD课程1

• 提示词的概念
• 提示词基本逻辑和分类
  • 基本书写方式
    • 英文书写
    • 以词组为单位
      • 多数时候推荐将长句拆分
    • 词组与词组之间需要插入分隔符,
    • 可以换行，每行末尾最好也打上，
  • 内容型提示词
    • 具体化的描述画面场景
      • 人物体貌
      • 服饰特征
      • 场景环境
      • 画面视角和构图
  • 标准化提示词
    • 质量
    • 画风
      • 插画风
      • 写实风
      • 二次元
  • 提示词可在https://ai.dawnmark.cn查找
• 提示词权重语法
  • 权重的作用
    • 增强或削减某些提示词的优先级
  • 调整权重方式
    • 加括号
      • ()至增强1.1倍
      • {}增强至1.05倍
      • []削减至0.9倍
      • 可多添加括号。如（（））即增强1.1*1.1=1.21倍
    • 括号+冒号+数字
      • 如（boy:1.2）
  • 避免过大幅度增减权重，否则会让画面扭曲（控制在±0.5之间）
• 反向提示词
  • 不需要什么就填什么
  • 可不填
• 参数设置
  • 采样步数
    • 采样步数越高，画面越细致
    • 20步以上的提升较小
    • 推荐范围：10~30之间（默认20）
  • 采样方法
    • 各种不同的生成算法
    • 推荐下方几个带有+"号的
    • 如模型有推荐算法，优先使用
  • 分辨率
    • 分辨率太小：图片天生模糊，缺乏细节
    • 分解率太大：计算慢，容易爆显存，可能出现多人的情况
    • 需要通过反复试验，了解当前设备条件下，什么分辨率既能保证质量又能兼顾
  • 其他选项
    • 提示词相关性：还原执行提示词的程度（安全范围：7-12）
    • 面部修复：推荐勾选
    • 平铺：如果不是做图案干万不要勾选
  • 批量出图
    • 按照批次数连续进行作图