Stable Diffusion是一种基于Latent Diffusion Models(潜在扩散模型,LDMs)的文图生成(text-to-image)模型。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。
Stable Diffusion通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像,然后将表示结果解码为完整的图像,让文图生成能够在消费级GPU上,在10秒级别时间生成图片,大大降低了落地门槛,也带来了文图生成领域的大火 。
想不想跟随小编对SD进一步研究呢?小编最近研究了Lora模型,发现SD的功能很强大,尤其可以通过真人照片来培养自己的Lora模型,AI会让真人摆出各种姿势、自动换装。
1. 训练模型
选择真人模特的个人各种姿势照片,然后:
1.选择Chilloutmix_safetensors模型
2.文生图输入: The best quality, ultra-high definition, extreme detail, 8k, realistic, 1 boy, solo, detailed ficial features, detailed eyes and mouth, delicate facial features, fair skin <lora: clear face smile boy_20230807224121-Num: STRENGTH>
3.负面提示词输入: Fused fingers, too many fingers, extra arms, extra legs
4.迭代步数选择30
5.脚本选择图示要求,即选择所有的输入图片进行模型训练
点击开始,进行模型训练,因为我们选择了STRENGTH值为0.1, 0.2…0.9, 1,由此生成的模型跟真人的相似度比重不同,同时,我们选择了NUM值为000001, 000002…000009,0000010.因此,会生成十个模型。
2. 全新模特姿势
模型建好后,我们选择其中一个模型,然后通过输入不同的提示词,就可以生成不同姿势的模特啦!
3. 模特换装
输入下图中的换装参数(正面指令:Highest quality, masterpiece, 1boy, clear, green shirt, blue hair, whole body, <lora: clear face smile boy_20230807224121>;负面指令: low quality,),可以实现各种模特姿势变化以及换装,如果需要更换指定服装,通过PS的一键换装功能,就可以实现各种姿势的换装啦,有了这个功能,以后就不需要现实模特啦,这种技术是淘宝店主的福音,免去雇佣摄影师和模特的花费,如果大家感兴趣,下次小编给大家做PS一键换装的教程!
总结,SD功能强大,配合相关工具,可以大量节省人力资源,大家一起学起来吧!
AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、GPT人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了,有需要的小伙伴文末扫码自行获取。
写在最后
AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。
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三、最新AIGC学习笔记
当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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五、实战案例
纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。