AI绘画：超全Stable Diffusion详解之常用参数设置
SD-Web UI是来自B站的秋葉aaaki大佬制作的一款AI绘画启动器。非常开心又进入学习时间，本日来学习关于图像巨细、数目、CFG、种子等参数设置。
英版原文：https://stable-diffusion-art.com/automatic1111//automatic1111/
本文相干参数截图：
https://dis.qidao123.com/imgproxy/aHR0cHM6Ly9pLWJsb2cuY3NkbmltZy5jbi9ibG9nX21pZ3JhdGUvYzA5OGVjZDEzNDk2NjI0MmM5ZTM3OGFjNzc1YjFlZWMucG5n
一、宽度和高度
不消表明全部人都明白，就是设置图片的巨细。但必要注意一点，就是同样比例的图片精度不便是放大后为同样比例的图片精度。
好比，本来尺寸为1024*1024的图片精度不如512*512颠末放大算法放大至1024*1024的图片精度，这是由于“改善总是比创造更轻易的”，1024*1024会和原来一样天生瑕疵，但重绘是将这些瑕疵渐渐镌汰。
二、总批次数&单批数目
总批次数：总批次数为n，显卡出n次图，每次出一张。
单批数目：单批数目为n，显卡出一次图，一次出n张。
总之，显卡一样平常的电脑绘画时改总批次数。
三、 CFG
Classifier Free Guidance scale（分类器自由引导比例）是一个参数，用于控制模子应恭敬你的提示的程度。假如CFG值太低，稳固扩散将忽略你的提示。太高时图像的颜色会饱和。
1–大多忽略你的提示。
3–更有创意。
7–遵循提示和自由之间的良好平衡。
15 –更加遵守提示，图片的对比度和饱和度增加。
30 –严格按照提示操作，但图像的颜色会过饱和。
这是在控制其他参数的情况下，差异CFG的结果：
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图3-1 差异CFG下的结果
至于CFG的系数选择，着实差异的采样方法对应着差异最佳的CFG数值，而且随着迭代步数的增长，细节增长后的高位CFG数值也会有所厘革。
CFG在4-10之间比力恰当，最佳的还是发起将迭代步数、采样方法联合起来看。
四、 种子与变异种子
种子：用于在匿伏空间中天生初始随机张量的种子值。实际上，它控制图像的内容。天生的每个图像都有自己的种子值。
假如设置为-1，将利用随机种子值；假如设置为一个固定的种子值（好比用谁人绿色的接纳图标定为之前的图片样式），可以增长或更换关键词到达在图片上增长或更换的结果。
过强的关键词也会导致构图的改变，更保举蒙版重绘举行修改。
变异随机种子：简单来说就是在原有的种子图上，新加入一个用其他种子值的图，末了天生两种图片的混淆。此中“变异强度”指种子与变异种子之间的选择程度（权重），将其设置为0利用种子值。将其设置为1利用变异种子值。
变异强度0到1之间厘革的简单例子：
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图4-1 变异随机种子的应用（基于不同变异强度）
必要注意：在同一个种子值下，图片的内容会随着天生的长度和宽度的改变而改变，以是，要得到__清楚的原图_，还是发起在__后期__处理惩罚中接纳__放大算法__。_
从宽度和高度中调解种子：就是调解变异种子增长后天生后的图片巨细。
写在末了
AIGC技能的将来发展远景广阔，随着人工智能技能的不停发展，AIGC技能也将不停进步。将来，AIGC技能将在游戏和盘算范畴得到更广泛的应用，使游戏和盘算体系具有更高效、更智能、更机动的特性。同时，AIGC技能也将与人工智能技能细密联合，在更多的范畴得到广泛应用，对步伐员来说影响至关紧张。将来，AIGC技能将继续得到进步，同时也将与人工智能技能细密联合，在更多的范畴得到广泛应用。
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感爱好的小搭档，赠予全套AIGC学习资料，包罗AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，具体看下方。
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一、AIGC全部方向的学习门路
AIGC全部方向的技能点做的整理，形成各个范畴的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，包管自己学得较为全面。
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二、AIGC必备工具
工具都帮各人整理好了，安装就可直接上手！
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三、最新AIGC学习条记
当我学到肯定底子，有自己的明白本领的时间，会去阅读一些先辈整理的册本大概手写的条记资料，这些条记具体纪录了他们对一些技能点的明白，这些明白是比力独到，可以学到不一样的思绪。
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四、AIGC视频教程合集
观看全面零底子学习视频，看视频学习是最快捷也是最有结果的方式，跟着视频中老师的思绪，从底子到深入，还是很轻易入门的。
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五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才气将自己的所学运用到实际当中去，这时间可以搞点实战案例来学习。
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