Stable Diffusion界面标签页的介绍(Stable Diffusion研习系列04) 资讯
2023-04-28 02:07:44 来源:哔哩哔哩
【1】标签页的概述
作为Stable Diffusion的标签页,也是这款模型最主要的功能块的展示。其中包括了:文生图、图生图、附加功能、图片信息、训练、Dreambooth、设置和扩展等几个主要功能。其他的,如:SadTalk、Civitai助手、Infiite Zoom、openpossEdit等,都是之后学习后根据自己的使用情况陆续加载进去的。
(相关资料图)
之后在本文中会重点介绍几个标签页的使用。
【2】不同插件不同的栏目调用和存放路径
在我们的Stable Diffusion的界面中,我们后面陆续添加的插件安装存放路径,一般在SD的安装目录下的“extensions”文件夹中,并以文件夹的形式存在。
这个栏目中,很多我们安装了的插件的标签页,比如。。
当然,并不是所有装在插件目录(stablediffusion安装目录下的extensions目录)下的插件都在此栏中调用,比如controlnet的插件调用页就在主页面的下端一栏中。
还有的插件虽然是在脚本栏中调用,但也是放在extensions目录中,但大多数脚本文件是放在stablediffusion目录的scrip目录下。
一般来说,脚本文件都比较简单,就一个以.py为后缀名的以单个文件形式在其目录下;而放在extensions目录下的一般都是以文件夹的形式存在在其目录下。
【3】图生图的使用介绍
子标签页-图生图/绘图
图生图作为Stable Diffusion中与文生图一样,都是很经常用到的强大绘图方式。
通过图生图的子标签页,我们可以通过多种方式进行图生图的操作。
其中最直接的就是用现有的图进行重新生成图像。
我们可以将我们的原图置入框中,点击反向推辞按钮后,软件会自动识别图像信息到提示词栏中。
图生图/绘图
打好提示词后。将图像置入,并调整重绘幅度。即可生成。
局部重绘
用图像框提供的画笔,将要重绘的部分涂抹为黑块即可,不一定要涂抹得非常精确。
局部重绘(上传蒙版)
我们还可以调用在PS中获得的与主体同样大小的蒙版进行控制我们不想要改变的图像信息内容。再结合重绘幅度这个参数进行精准控制重绘图像。
【4】图片信息页
用于置入由StableDiffusion生成的图片后,可以获得该图像的具体信息,包括正向提词和反向提词内容,以及各参数的设置和lora调用的名称以及基础模型的名称等等。
【5】模型合并页
这个页面的功能,可以将我们所用的模型进行合并处理后使用。特别是对于做“inpaint”的时候,很多基础模型是不带inpaint功能的,我们一般调用的是官方SD15的inpaint模型来用。但如果追求更好的效果,就可以用此功能。通过这个页面,将inpaint的官方模型(我们暂且称为A),与我们习惯用的基础模型(我们暂且称为B),与之合并后,再减去官方的这个版本的非inpaint功能的基础模型(我们暂且称为C),从而生成一个新的带有inpaint功能的我们习惯用的新模型。
当然,我们还可以再这个页面,进行基础模型与VAE模型的合并,但个人认为倒非必要,毕竟VAE模型我们现在可以另外挂载着使用。
【6】OpenPoss Editor页
这个标签页也是在我们用到图生图和controlnet插件时候,经常需要用的页面,在这里我们可以很方便地预先将我们所要绘制的人物姿势摆好后,置入图生图的页面的controlnet栏中,作为openposs这个预处理器的结果,提供给openposs的模型使用。
例如,我们要给一件衣服绘制一个模特,那么就可以先将模特的造型动作在OpenPoss Editor页中,配合衣服摆放好后,导出poss图片,用在controlnet的图框中来控制人物的动作造型。
【7】扩展页
扩展页是提供我们安装各种插件的页面。在这个页面中可以对已有的插件进行是否有更新的检查(已安装的子标签页),还可以通过“可用”或“从网址安装”子标签页,对自己想要用的插件进行安装(当然这只是安装插件的4种方法中的其中2种,还有就是直接去GitHub上下载压缩包解压到extensions目录下,再就是在GitHub上复制到克隆地址后,到extensions目录下运行“git clone xxxx(复制的克隆地址)”)。
写在最后:这次更新内容拖的久了,对不住各位看官咯。毕竟工作和学习要做到两不误,还要不断实操验证所学后才能给到大家比较真实的心得。还望见谅哈~!
常用到的基础模型和插件(持续更新中)以及本期的插图文件也做了一份在云盘
百度云盘链接:
https://pan.baidu.com/s/1c9utQmWlGcRqLTr_kftTyA?pwd=1111
提取码:1111
本系列的下一期我们将跟大家聊聊StableDiffusion的lora模型训练的心得。
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