【腾讯云 HAI域探秘】StableDiffusion的探索与实践

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【腾讯云 HAI域探秘】StableDiffusion的探索与实践

安装完成后你将拥有一个这样的环境：预装SD-v1_5模型，预装Dreambooth插件（训练），预装controlnet插件（控图），预装jupyternotebook并默认启动（可视化文件管理）

1. 提示词：

提示词分为两个部分

正向提示词：

生成图像时，我们可以使用正向提示词来指定想要生成的图像。正向提示词可以是脑子里想到的图片或一句话，将其拆分成不同的关键词，并用逗号隔开作为输入。

需要注意的是，相同的指令在不同的模型库和参数下，生成的输出图像可能会不一样。此外，提示词的顺序也非常重要，因为它们的顺序会影响到生成图像的权重。通常情况下，越靠前的提示词权重越大，越靠后的提示词权重越小。

排除词：

输入框内输入的标签内容就是你画面中不想要出现的东西，如：低质量的，缺手指，五官不齐等等

提示词拆分：

①对于使用提示词生成图像生成的小伙伴来说，当看到喜欢的图像或脑海中想到很多画面，但却不知道如何用提示词准确描述，现在有三种方法可以帮助大家快速拆分和生成图像。

Stable Diffusion 中自带反推功能，可以通过将想要拆分的图像拖入反推，点击按钮来获得生成该图像的提示词。第一次使用可能会有些慢，需要稍等片刻。需要注意的是，这些提示词需要进行后期的优化，常用的方法是通过百度翻译后进行增删改，或者输入到 GPT 中进行优化，优化后将提示词放入相应的框内进行图像输出。

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