- No.1 提示词
- 提示词是AI绘画过程中非常重要的元素。提示词分为正向提示词和反向提示词。
- 正向提示词是我们希望作品中出现的元素。
- 反向提示词是我们不希望出现在作品中的元素。
- 注意：提示词只能输入英文，包括符号都要使用英文半角，词语之间需要用半角逗号隔开。
- 合理使用提示词可以让AI绘制出无限接近我们预期的作品。
- 有专门的文章讲解了提示词的获取方式，这里不做过多赘述。
- No.2 迭代步数（Steps）
- Stable Diffusion的绘画过程是在一种充满噪点的画布上，通过逐步去噪达到最终效果，通常来说，步数越高，画面的精细度就会越高，一般默认的步数是20。
- 迭代步数往往也需要根据提示词来调整，如果提示词中有特别精细的细节，往往步数也需要相对应的提高，确保可以出现这个细节。
- 特殊情况：在No.3中会提到采样方法，不同的采样方法，对应的步数也会有不同，过大的步数可能会浪费时间和GPU的算力，但并不会提高画面质量。通常我们会从小的步数开始测试。
- No.3 采样方法（Sampler）
- 采样方法其实是图像生成的算法。它会对每步生成的图像和提示词进行对比，然后对噪点进行更改，逐步达到与提示词匹配的图像。不同的采样方法，代表了不同的比较方式和更改方式，目前最常用的采样法法是Euler a，DDIM以及DPM++。由于采样器的原理和底层逻辑过于专业，对于我们掌握并使用Stable Diffusion而言没有太大的帮助，后续会专门出文章进行对比。
- No.4 生成批次和数量
- 简而言之就是当我们点击生成按钮之后，一共要生成几批图片，每一批生成几张图。
- 这里需要注意一点，每批生成的数量是显卡一次生成的数量，如果设置太高，就会因为显存不足导致生成失败。但是生成批次不会导致显存不足。
- No.5 分辨率（画面的宽和高）
- 分辨率直接决定了图片的内容构成和细节的质量，通常来说，分辨率越大，可以包含的内容就会越多，质量越高。
- 但这并不意味着训练的时候直接就用大图就合适。ai在绘制时，分辨率越大，它就会越往里面塞东西，当分辨率过大，可能会出现ai尝试塞入多张图的情况，导致出现画面拼接，视角扭曲等情况，所以通常训练的分辨率都是512*512，画好小图之后，再放大为大图。
- 绘制内容和分辨率参考：
- 1.512*512，约30W像素。绘制内容参考：头像和半身图。
- 2.768*768，约60W像素。绘制内容参考：单人全身为主，站立或躺坐都有。
- 3.1024*1024，约100w像素。绘制内容参考：单人和两三人全身，站立为主。
- 4.更高像素。绘制内容参考：群像，或者直接画面崩坏。
- 注意事项：上面提到的宽高比例都是1:1。
- 但宽高比例会直接决定画面内容，同样是1girl提示词的例子：
- 512*512，会倾向于出脸和半身像；
- 512*768，会倾向于出站着和坐着的全身像；
- 768*512，会倾向于出斜构图的半躺像。所以要根据想要的内容来调整输出比例。
- No.6 提示词相关性
- 这个参数可以看做是AI的创造力，数字越低AI自由发挥的空间越高，数字越高绘制的图像越贴近提示词。默认是7，会在创造力和提示词之间进行均衡。
- 不建议低于5或者大于15。
- No.7 随机种子
- 前面提到AI绘图是根据噪点来一步步生成的，但噪点在一开始就是随机的。这也是为什么我们每次点击生成都会出现不一样图片。如果我们使用相同的提示词，相同的随机种子，就会得到相同的图。
- 所以通过控制随机种子和提示词，我们就可以改变一幅画作的局部效果。
- No.8 重绘幅度
- 图生图的工作方式和文生图类似，区别在于我们提供了图像的噪点，而不是随机噪点。
- 重绘幅度就决定了是否让让图片充满随机噪点。1代表将图片全部替换成随机的噪点，0代表不添加噪点。
- 如果我们要绘制图像的变体，建议保留图片的提示词，并将重绘幅度的数值调整为0.5-0.
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