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我的Stable Diffusion学习之旅-技术讨论与分享
发布时间：2024-07-02 14:15:40 浏览量：239次
我的Stable Diffusion学习之旅-技术讨论与分享
今天终于花了好几个小时，正式开始学习Stable Diffusion（简称SD），感受到了学习新技能的不易。学习技术，需要付出时间和努力，但收获也是相当大的。
先从最简单的文生成图开始，正面提示词是告诉模型你想要生成的内容，负面提示词则是告诉模型避免的元素。这个过程有点像MJ的提示词，感觉挺有意思。
关于模型、采样方法、迭代步数、提示词权重、种子数等要素都需要注意。模型选择在云电脑范围内挑选，在以后可以考虑在自己的电脑上运行。
Stable Diffusion提供了多种采样方法以适配不同的应用场景。在使用过程中很重要的是多测试几种采样方法，选择适合当前情况的方法。
- Euler a：富有创造力，不同的步数可以产生不同风格的图片，超过30~40步基本就没有明显提升
- Euler：是最简单、最常见基础的算法，速度最快
- DDIM：收敛快，一般20步就差不多了
- LMS：是eular的延伸算法，相对更稳定，大约30步就比较稳定了
- PLMS：对LMS的再改进
- DPM2：是DDIM的一种改进版，速度大约是DDIM的两倍
一般真人生成笔者都采用前缀是DMP++的几种方法，并且采样方法并非绝对，当某种方法效果不佳时可以尝试其他方法。
经过一些测试，发现使用不同的采样方法和模型会产生不同的效果。持续学习是非常重要的，希望不久之后能有更多的进步。
这是用DPM++ 2M Karras跑出来的
不同的步数和采样方法会对结果产生影响，需要不断尝试和优化，才能得到满意的效果。
明天将继续深入研究文生成图技术，期待更多的进步和创新！
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