发布时间:2024-07-03 19:27:58 浏览量:177次
嘿,大家好啊!我是白艺空。前段时间,我们讨论了一下AI绘画模型的各种类型并且安装了模型,今天,就让我们来进行一场AI绘画的文生图实战。
模型装好之后,现在就让我们迫不及待地开始这个令人兴奋的AI文生图项目吧!我们以文生图为例,一边操作一边讲解提示词的语法和分类,以及出图参数的作用和使用方法。
在我们开始之前,让我们再次强调一下,我们的目标是让AI按照我们的需求生成图片。
图片的风格由模型和提示词决定,不同的模型擅长生成不同风格的图片;而图片的内容由我们的提示词决定,正向提示词会让图片展示对应内容,也会影响画质,反向提示词则是相反的效果;同时,提示词分为内容提示词和画质/画风提示词,可以帮助我们更准确地描述我们需要的图片;出图参数则决定了生成图片的大小、数量和质量等。
好了,下面让我们看一个实际案例,通过文字来生成二次元图片。
我选择了大模型「cetusMix_Version3.5」,vae选的是「kl-f8-anime2.ckpt」,这是一个很通用的二次元vae模型。
接下来,需要输入提示词,让AI知道你想画的内容是什么。因此,现在让我们先来了解一下提示词的概念、分类和语法。
提示词是用户输入的文本或图像信息,目的是引导模型根据需求创作艺术作品,简单来说就是告诉AI你想画什么样的内容,用怎样的语言描述。提示词分为正向和反向两种,正向提示词是你想要的内容,而反向提示词是你不想要的内容。
提示词涵盖了非常广泛的内容,可能包括作品主题、画风、形象特点以及一些具体要素,不同的提示词描绘了画面风格、人物体貌、服饰特点、场景内容等。
让我们来看一下提示词的分类:
让我们根据提示词模板,输入正向提示词:
(提示词省略,点击阅读原文获取)
接下来,输入反向提示词:
(反向提示词省略,点击阅读原文获取)
输入好提示词后,需要设定出图参数以控制图片质量、大小、生成数量等,下面我们来详细介绍出图参数。
采样迭代步数决定了AI从生成最终图片过程中的步骤数,步数越多,生成图片越清晰。建议将采样步数设定为20,意味着画面质量和处理时间的平衡。
不同的采样方法会影响到生成图片的风格和质量,选择适合你需求的方法最关键。
比如,Euler适合插画风格,而DPM2M和2MKarras速度较快;SDE Karras则会呈现更加丰富的细节。采用带加号的方法更优秀,另外大模型会推荐相应的算法。
建议图片大小保持默认512*512像素,同时勾选高清修复,这将使生成的图片经过再次处理,质感更佳。避免将图片像素设置过大,以免出现异常情况。
合理设置提示词引导系数在7到14之间,以及调整生成次数和生成数量,建议提高生成次数以获得更好的效果。
如有兴趣,可以多次生成图片,观察效果。
这次的实战就到这里啦!想知道更多精彩内容吗?快来点击咨询,让我们一起探索更多有趣的AI绘画世界吧!
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