AI绘画stable diffusion webui汉化教程,参数解析以及界面介绍

SD指南1年前 (2023)发布 一起用AI
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上期图文教程,我们分享了stable diffusion webui项目的安装操作,由于stable diffusion webui项目是英文项目,且里面涉及到很多设置与参数,这样针对stable diffusion webui项目的汉化操作就显得尤其重要了,本期,我们介绍一下stable diffusion webui的汉化操作与基础参数的含义。

AI绘画stable diffusion webui汉化教程,参数解析以及界面介绍

stable diffusion webui UI界面介绍与参数解析

当我们安装完成stable diffusion webui项目后,我们可以使用如下代码进行项目的启动

!python launch.py –share –xformers —enable-insecure-extension-access
当然若喜欢暗黑模式,可以添加如下参数
!python launch.py –share –xformers —enable-insecure-extension-access –theme dark

项目启动后,我们点击public URL进行项目的启动,由于此项目运行在Google colab上面,因此需要点击public URL进行项目的启动,当然,若运行在自己本地电脑上面,直接点击第一个local URL即可。

AI绘画stable diffusion webui汉化教程,参数解析以及界面介绍

Running on local URL: http://127.0.0.1:7860Runningon public URL: https://61087ab0-8f51e.gradio.live

项目打开后,会默认使用stable diffusion model里面的模型,若需要使用自己的模型,需要把模型文件放置到models 文件夹下面的Stable-diffusion文件夹下。

stable-diffusion-webui-master\models\Stable-diffusion

第一部分:界面最上端stable diffusion checkpoint 是我们选择的模型文件,我们下载的chilloutmixni模型,放置到models 文件夹下面的Stable-diffusion文件夹下,这里就可以选择使用。

第二部分,便是Stable-diffusion webui项目的主要功能与设置操作

txt2img:顾名思义是通过文本的描述来生成图片img2img:有一张图片生成相似的图片Extras:额外的设置PNG info:图片信息,若图片是由AI生成的图片,当上传一张图片后,这里会提示图片的相关prompt关键字与模型参数设置checkpoint merger,模型合并,可以合并多个模型,有多个模型的权重来生成图片Train:模型训练,可以提供自己的图片进行模型的训练,这样别人就可以使用自己训练的模型进行图片的生成Settings: UI界面设置Extensions:插件扩展,这里可以安装一些开源的插件,其中我们的汉化插件就在这里面

第三部分,便是正反词输入框,我们需要在此框中输入图片的描述信息,正向文本是我们希望生成的图片需要的文本,反向文本是我们不希望生成的图片文本。

然后界面左下方,第四部分,便是模型输入的相关参数:

采样方法(sample method):里面设置了很多采样算法,具体每个算法的效果,可以自行尝试采样迭代步数(sampling steps):模型跌倒一次的步数restore faces,面部修复功能,可以提供面部细节Tiling,平铺,分块Hirres,fix:高清修复,可以把低分辨率的照片调整到高分辨率宽度,高度,图片的尺寸CFG scale:提示词相关性seed随机种子,seed一样的情况下,可以生成比较相似的图片batch count生成批次,一次生成多少批的图片,batch size没批数量,一次一批的生成图片数量重绘幅度(denoising strength),参数越大,重绘幅度越大,图片与原始图片越不相似,越小与原始图片越相似

当然stable diffusion还有很多设置参数,这里先介绍以上主要的参数,后期我们再分享相关的参数设置。在第五部分,便是一键生成图片的按键,我们设置完成以上参数的设置后,点击生成按键,便可以自动生成图片了,相关的图片会展示在第六部分区域,且图片保存在output文件夹中。

stable diffusion webui UI界面汉化

stable diffusion项目的汉化插件就在Extensions扩展里。我们选择Extensions

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