网站定制公司排行榜,电子商务网站平台建设目标,网站推广的主要途径,仿卢松松博客网站源码文章目录 docker快速启动vae.ckpt或者.safetensorsCFG指数/CFG Scale面部修复/Restore facesRefinerTiled VAEClip Skipprompt提示词怎么写 docker快速启动
如果你想使用docker快速启动这个项目#xff0c;你可以按下面这么操作#xff08;显卡支持CUDA11.8#xff09;。如… 文章目录 docker快速启动vae.ckpt或者.safetensorsCFG指数/CFG Scale面部修复/Restore facesRefinerTiled VAEClip Skipprompt提示词怎么写 docker快速启动
如果你想使用docker快速启动这个项目你可以按下面这么操作显卡支持CUDA11.8。如果你不懂docker请参考别的教程。
docker run -it --networkhost --gpus device0 kevinchina/deeplearning:sdwebuiv1 bash
# 进入容器
su xiedong
cd ~/stable-diffusion-webui/
./webui.sh --enable-insecure-extension-access --skip-python-version-check --skip-torch-cuda-test --skip-install --ckpt ./models/Stable-diffusion/majicmixRealistic_v7.safetensors --listen --no-download-sd-model vae
模型文件即checkpoint已包含了与vae相关的参数。然而稳定扩散官方和novelai泄露的文件都包含了额外的vae用于改进面部或其他细节。因此加载vae文件实际上替代了模型文件中原有的与vae相关的参数。这可能会导致问题如果模型本身已经表现良好盲目加载vae可能会适得其反。另外如果模型文件已经包含了vae再次加载相同的vae只会浪费时间。
.ckpt或者.safetensors
.ckpt 文件使用 pickle 序列化可能携带恶意代码。如果你不信任模型来源加载 .ckpt 文件可能会对安全构成风险。
.safetensors 文件则仅包含张量数据使用 numpy 保存没有附带代码因此加载 .safetensors 文件更为安全且效率更高。
CFG指数/CFG Scale
“CFG指数”即Classifier-Free Guidance无分类器引导生成指数的含义和作用。CFG指数用来调节文本提示对扩散过程的引导程度。 扩散模型中的前向扩散和反向去噪可以用随机微分方程来描述但反向去噪需要一个分类器来拟合数据分布的梯度以实现条件生成。 传统的分类器引导生成方式存在问题因为需要额外训练分类器而分类器的质量会影响生成效果。 作者提出了无分类器引导生成Classifier-Free Guidance的概念其中使用两个梯度预估模型一个是无条件生成的梯度预估模型另一个是基于条件的梯度预估模型避免了显式分类器的缺陷。 通过使用Classifier-Free Guidance条件生成的训练代价大大减轻不需要额外训练分类器同时避免了对抗攻击的方式生成是两个梯度的差值。 CFG指数用来控制文本提示对生成过程的引导程度。当CFG指数为0时生成是无条件的较高的数值会更加受文本提示的影响。 推荐的CFG指数范围为7-10这是一个平衡的区间提供创意性并遵循文本提示。较低的CFG数值会提高创意性较高的数值会更受文本提示的影响。 当CFG指数超过20时可能会导致一些奇怪的现象。
面部修复/Restore faces
推荐别开开了效果不咋地。
下面的数值条可以控制CoderFormer的影响力度为0时效果最强。
Refiner
Refiner在SD1.5里面是不起作用的。
SDXL完整出图流程 Baserefiner Conditioning(Text,Image)-Latent Space(Base)-Latent Space(Refiner)-VAE Decoder-Pixel Image
Tiled VAE
作用就是减少显存方式进行超分。
Tiled Diffusion Tiled VAE 搭配ControlNet-Tile 实测重绘放大 512×768重绘放大8倍(4096×6144)
Clip Skip
https://zhuanlan.zhihu.com/p/630875053 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#clip-skip
**Clip Skip是一个设置用于控制CLIP神经网络在处理提示文本时跳过的层数。**以下是文章的内容总结 Clip Skip是什么 Clip Skip是一个用于控制CLIP神经网络处理提示文本时跳过的层数的设置。CLIP是一个先进的神经网络用于将提示文本转化为数值表示。这网络包括多个层次以便将文本转化为数值表示。 Clip Skip的作用 Clip Skip的作用是控制CLIP神经网络在处理提示文本时停止的层数。它的值可以设置为1或更高表示在第几层停止。不同的层数会影响处理提示文本的深度从而影响生成图像的质量和特征。 如何使用Clip Skip Clip Skip的值可以通过相应的设置选项进行调整。在生成图像时可以调整Clip Skip的值以改变生成图像的特征和质量。**通常建议的Clip Skip值范围为1到5而大于5的值可能会导致图像质量下降。**Clip Skip的设置可以通过特定的用户界面进行调整以在生成图像时产生所需的效果。 Clip Skip与生成图像的影响 Clip Skip的值会影响生成图像的质量和清晰度。当Clip Skip的值较大时图像可能会变得模糊和不准确因为较少的神经网络层处理了提示文本。较小的Clip Skip值通常会产生更准确和清晰的图像。 Clip Skip和CFG Scale的关系 CFG Scale是另一个影响生成图像的因素与Clip Skip相互独立。它们的值设置不会相互影响但它们都可以影响生成图像的特征。 Clip Skip的应用 Clip Skip可以用于不同的应用如生成肖像或进行图像到图像的转换。具体应用取决于生成需求和预期的效果。Clip Skip的设置可以帮助调整图像的构图和特征以满足用户的要求。
Clip Skip是一个用于控制CLIP神经网络在生成图像时处理提示文本的深度的设置它可以影响生成图像的质量和特征。通过调整Clip Skip的值用户可以根据需求定制生成图像的效果。
prompt提示词怎么写
看这里别人怎么写的 https://civitai.com/models
用这个写 https://zhuanlan.zhihu.com/p/634833836
用这个写 https://www.kandouyin.com/
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/617026822 https://www.bilibili.com/read/cv25364364/
