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人工智能ai Stable Difusion文生图 实战随机数
发布时间：2024-03-30 13:08:22 浏览量：306次
1、3、4 实战随机数种子的用法
在Stable Difusion 中，随机数种子为每个图像的唯一编码，能够复制和调整生成的图片。
当将 Seed 设置为-1时，图像将随机生成。如果复制图像的Seed值，并将其填入“随机数种子(Seed)”文本框内，后续生成的图像将基本保持不变。下面介绍随机数种子功能的一些基本用法,帮助大家更好地控制AI绘图效果。
在绘图时，若发现有不错的图像，就可以复制并锁定图像的随机数种子，让后面生成的图像更加符合自己的需求。
在“文生图”页面中输入相应的提示词，“随机数种子”默认为-1,表示随机生成图像效果。
选择一张生成的图像，在下方的图片信息中找到并复制Seed值，将其填入“随机数种子”文本框内。
随机数种子的设置技巧
在 Stable Difusion中，随机数种子是通过一个64位的整数来表示的。如果将这个整数作为输入值，AI模型会生成一个对应的图像。如果多次使用相同的随机数种子，则 AI模型会生成相同的图像。
在“随机数种子(Seed)”文本框的右侧,单击按钮,可以将参数重置为-1则每次生成图像时都会使用一个新的随机数种子。
修改变异随机种子的方法及步骤：
除了随机数种子，在 Stable Difusion 中用户还可以使用变异随机种子(different random seed，简称dif seed)来控制出图效果。变异随机种子是指在生成图像的过程中，每次扩散步骤使用不同的随机数种子，从而产生与原图不同的图像，可以将其理解为在原来的图片上进行叠加变化。
修改变异随机种子的操作方法。
选中“随机数种子”右侧的复选框，展开该选项区,可以看到“变异随机种子”默认为-1,保持该参数不变,将“变异强度’设置为 0.28，效果如下
单击“生成”按钮，则后续生成的新图与原图差别很大，效果如图
变异随机种子的设置技巧
当difseed为0时，表示完全按照随机种子的值生成新图像，也就是完全复制输入的原图像。在这种情况下，无论输入什么样的图像，只要随机种子相同，生成的图像结果就相同。当dif seed为1时，表示完全按照变异随机种子的值生成新图像，也就是与输人的原图像有很大的差异。在这种情况下，每次输入相同的图像，都会得到不同的结果，因为每次都会生成新的变异随机种子。
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