Stable Diffusion学习笔记

Comfyui

安装部署教程

一口气说清楚comfyui安装部署所有问题，装不上请你来打我！stable diffusion节点式工作流教程_哔哩哔哩_bilibili

comfyUI VS WebUI

\ComfyUI\temp（临时图存放位置）

大模型和LoRA

正负提示词

VAE

图片大小

ControlNet（上面是正负提示词）

采样器（denoise是重绘幅度）

放大模块和保存模块（保存路径\ComfyUI\output）

左下角的图片是由temp中放进去的

加载工作流的三种办法

1.带.json后缀的：加载json配置文件

2.带元数据的图片的：拖入图片

3.纯文本参数的：复制黏贴参数

灰常好的工作流网站

ComfyUI Example：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/
eSheep电子羊AIGC社区 https://www.esheep.com/app
AIGODLIKE https://www.aigodlike.com/
Comfy Workflows：https://comfyworkflows.com/
Openart.AI：https://openart.ai/workflows/home
ComfyICU：https://comfy.icu/
C站工作流分区：https://civitai.com/models（在筛选项中选择“Workflows”）

灰常好的模型网站

https://civitai.com/

LiblibAI·哩布哩布AI-中国领先原创AI模型分享社区

出图效率倍增！47个高质量的 Stable Diffusion 常用模型推荐 - 优设网 - 学设计上优设

几种模型的介绍

Embeddings

如果Checkpoint是个大词典，embeddings就像词典的书签。模型网站上还会有触发词，可以把它复制黏贴到正向提示词栏里。

用法：三视图、负面提示词

LoRa

如果Checkpoint是个大词典，embeddings就像词典的书签，而lora相当于一张详细的彩页。

用法：

人物角色形象

画风 / 风格

概念

服饰

物体、特定元素

Hypernetwork

是一张小卡片。主要是用来影响画风。

CGF Scale 分类器自由引导尺度

图像与提示词的一致程度，越低的值产生越有创意的结果

关键词Prompt顺序

画质

（分开两行）

主体

背景

风格

视角

其他（外表、描述、表情、情绪、姿势等杂项

）

以上的顺序可以通过下面这个网站来调整排序↓

OPS 提示词工作室 | 可视化编辑提示词 | 一键翻译 AIGC 提示词 | Midjourney 提示词 | OpenPromptStudio made by Moonvy 月维

同时可以考虑满足以下的条件：
在描述主题时要详细和具体。

提示词越靠前权重越大，越靠后权重越低；

可以通过按住ctrl + ↑↓来快速调节权重，权重设置在0.5~2之间；

艺术家的名字是一个非常强的风格修饰符，使用的时候要知道这个是什么风格。

万能负面关键词

(bad-artist:1.0), (loli:1.2), (worst quality, low quality:1.4), (bad_prompt_version2:0.8), bad-hands-5,lowres, bad anatomy, bad hands, ((text)), (watermark), error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, ((username)), blurry, (extra limbs),

高质量人像常用（和谐版）

nsfw,nude,EasyNegative,painting,sketches,worst quality,low quality,normal quality,lowres,normal quality,lowres,normal quality,monochrome,grayscale,skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,glans,extra fingers,fewer fingers,watermark,white letters,multiple views

高质量人像常用（强调版）

nsfw,nude,EasyNegative,paintings,sketches,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,normal quality,((monochrome)),grayscale,skin spots,acnes,(((skin blemishes))),((age spot)),glans,extra fingers,gewever fingers,((watermark:2)),((white letters:1)),(multiple views:2)

KV操作流程

分开一步步：背景层→氛围层→天猫→整体p一下

风格Prompt参考

film grain 胶片颗粒感/老电影滤镜

（。。。。。。罗列中）

用gpt来生成prompt

StableDiffusion是一款利用深度学习的文生图模型，支持通过使用提示词来产生新的图像，描述要包含或省略的元素。
我在这里引入StableDiffusion算法中的Prompt概念，又被称为提示符。
下面的prompt是用来指导AI绘画模型创作图像的。它们包含了图像的各种细节，如人物的外观、背景、颜色和光线效果，以及图像的主题和风格。这些prompt的格式经常包含括号内的加权数字，用于指定某些细节的重要性或强调。例如，"(masterpiece:1.5)"表示作品质量是非常重要的，多个括号也有类似作用。此外，如果使用中括号，如"{blue hair:white hair:0.3}"，这代表将蓝发和白发加以融合，蓝发占比为0.3。
以下是用prompt帮助AI模型生成图像的例子：masterpiece,(bestquality),highlydetailed,ultra-detailed,cold,solo,(1girl),(detailedeyes),(shinegoldeneyes),(longliverhair),expressionless,(long sleeves),(puffy sleeves),(white wings),shinehalo,(heavymetal:1.2),(metaljewelry),cross-lacedfootwear (chain),(Whitedoves:1.2)
仿照例子，给出一套详细描述以下内容的prompt。直接开始给出prompt不需要用自然语言描述：

批量改变图片的某个组件（脚本X/Y/Z plot）

通过一个案例，批量改变头发的风格，介绍脚本X/Y/Z plot的妙用

首先我们现有一张原图，我在哩布上找到了一张别人的成品，（顺便还可以直接拷贝里面的提示词），想要图片不崩，我觉得红框里面的东西都需要注意

打开sd，将引用的模型和其他参数都做到尽量一致（图片可以等比例先改小一些），运用图生图的重绘功能，涂抹想要更改的部分（头发）（当然还可以选择涂抹上衣、短裤，看你想更改什么变量）

1.调整重绘幅度，一般可以从0.5向上递增（效果看起来0.6~0.9的还可以）

2. 批量产图，看看稳定性（头发颜色以及有没有奇怪的东西产生）

重绘幅度	成功率
0.6	0/9
0.7	1/9
0.8	4/9
0.9	5/9

得出结论可以缩小范围到0.8-0.9

3.打开脚本X/Y/Z plot

把产图重新改回1，打开脚本

x轴选了提示词的red，y轴选择了重绘幅度

这样子，一个比较稳定的换组件工作就完成了，还是非常酷的

反推提示词（插件Tagger）

图生图情况下，选择反推（一般用DeepBooru反推，更快）

还有一个厉害的插件可以完成这个过程

图片修复 (inpaiting)

针对文生图

可以多生成批次挑选好的种子的办法，再进行高分辨率修复↓

（放大算法选择R-ESRGAN比较好，动画选择R-ESRGAN+Anime6B）

方法2

下载inpaiting模型；
可以生成图片后点击send img2img，也可以自己上传到img2img；
用刷子进行绘制想要修改的区域，刷完之后，重新生成。

其中的一些参数：

模型记得选择SDv1.5修复模型(sd-v1-5-inpainting.ckpt)。

针对图生图

选取满意的图再点击发送到图生图，控制重绘程度为0.5，再放大尺寸

超分辨率 Hires.fix

文生图的时候，高分辨率的图反而会产生非常怪异的图像。Hires.fix使得ai先在较低的分辨率下部分渲染你的图片，在通过算法提高图片到高分辨率，然后在高分辨率下再添加细节。

放大算法无脑选择R-ESRGAN
重绘幅度
Upscale by：拉高这个参数需要更高的显存；数值2可以解决放大算法和controlNet的冲突

放大脚本 (upscale)

（放大算法选择R-ESRGAN比较好，动画选择R-ESRGAN+Anime6B）

*后期处理的放大方法

比较快，但是效果不如图片修复和放大脚本好

草稿出3D图教程

3D风格优秀大模型：RevAnimated / aom2nsfwVtubers31_v10.safetensors / 3D真人ChilloutMix

优秀lora(磨砂3Dblindbox)(手办光影figma Anime Figures)

1.拿到一张非常随意的草图

2.文生图模式，选好checkpoint(NyanMix)和lora(AnimeLineart/Manga-like),主要用来优化草图；在正负提示词写上描述词，主要描述草图里的东西;放入草图

（canny low threshold识别暗部，canny high threshold识别亮部。两者降低都能提高细节）

最后点击生成图片

3.文生图模式，选好checkpoint(RevAnimated)和lora(blindbox),主要用来优化草图；在正负提示词写上描述词，主要描述草图里的东西;放入上面优化过的草图

注：白底黑线的canny用invert的形式

插件子安装地址教程

插件安装位置

VAE用来控制滤镜。通常一般的Checkpoint都会调好滤镜，个别Checkpoint也会在提示适合什么VAE模型，下载下来的时候可以命名成和大模型Checkpoint相同的名字,（checkpoint的名字）+（.VAE）+(.pt）

局部重绘

局部重绘和选取范围有关，与颜色无关；涂鸦重绘和涂上去的范围、颜色都有关系。

插件Wildcards 按照自己的编写好的词条随机抽卡

首先安装好插件

Wildcards插件GitHub仓库地址： https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-wildcards

在插件的文件夹里安排好自己想要的词条记事本

文生图调用（这里的意思就是，场景面部表情等等，会在我们准备好的记事本里随机抽取一个词条来跑图）

并且增加单批数量，每张图的限定词都会随机一下

三视图案例

结合上面的Wildcards 和 CharTurner LoRA和controlNet来实现三视图

CharTurner LoRA的权重设置为0.2~0.4之间；三视图的关键词有：(simple background, white background:1.3),multiple multiple views,

打开controlNet,放入三视图骨架图，

效果图很酷

手部控制方案

stable diffusion最全手部控制方案，案例实操教程｜手指｜手势｜姿势控制｜分层控制｜embedding｜LyCORIS｜3D openpose_哔哩哔哩_bilibili

方法一、emdding负面提示词+提示词矩阵

1.大模型和其他参数都选好之后，首先将embedding的几个词都写入负面提示词栏，用 | 隔开

3.导出的图除去差异太大的行（hang)，留下差异不大的行(hang)

方法二、Open Pose Editor + Depth Library插件

待补全

方法三、3D openpose（有插件版、在线版）

网页版：https://zhuyu1997.github.io/open-pose-editor/

点击下面的图可以下载需要的图（我们下载骨架图和手部canny图）

第一框（ControlNet Unit0)填pose骨架图，第二框（ControlNet Unit1)填手部Canny图

骨架选Open Pose的选项，手用canny选项

controlnet精确控制

结论：文生图

情况一：强调轮廓，发散颜色和质感

【canny】或【canny+depth】，重绘幅度低于0.75

情况二：轮廓可变，需要有些创意元素的发散

1.【canny：1】重绘幅度大于0.75

2.【scribble：.8】重绘幅度大于0.75

3.【scribble：0.7】+【canny：0.5】重绘幅度大于0.75

情况三：带元素的画面，需要渲染细化

1.【canny：1】+重绘幅度0.65-0.75

2.【scribble：1】+重绘幅度0.65

3.【scribble：1】+【tile：0.3-0.5】+重绘幅度大于0.7

文生图controlnet的图像需要导入（一张图来控制姿势等等），图生图默认将原图作为参照来运行control计算，所以control那一栏可以空着。

control weight和ending control step的提高可以提高control 的控制强度，绿框的分辨率在碰到canny、lineart、depth等对精度有一定要求的模型时，可以把分辨率开到和原来的图一样

1.openpose动作姿势

2.depth深度

3.canny边缘检测（线稿）

4.softedge（柔和边缘）=hed

5.scribble（涂鸦乱画）

6.inPaint模型：局部重绘

7.Tile模型：放大、增加细节

8.Refernce Only：用于固定细节

9.seg：语义分割

【AI绘画】强大的构图工具：Seg（ControlNet）语义分割控制网络_哔哩哔哩_bilibili

*运用1.一键换背景

图生图的模式，放进去一张想要换背景的图，在打开control net，选择depth，放入相同的照片

（好用）Tiled Diffusion放大

这两个都要打开↓

超高分辨率升级

基础操作

将生成的低分辨率的图发送到图生图里面，打开Tiled Diffusion和Tiled VAE，参数设置如下

建议把“使用快速编码器”取消勾选

重绘尺寸里说的保持原样是指原图片尺寸

再点击生成就可以放大了

参数分析

建议把“使用快速编码器”直接取消勾选，因为开起来颜色会变灰

进阶用法

在刚开始文生图的时候就开启高清修复，参数如下。进行第一次生图。

打开Tile Diffusion和Tiled VAE，参数设置如下。这里放大图像大小为4倍，然后第二次生图。

建议把“使用快速编码器”直接取消勾选，因为开起来颜色会变灰

用AI生成360VR全景图

(AI绘图)怎样用AI生成360VR全景图_哔哩哔哩_bilibili

全景图LORA下载:https://civitai.com/models/10753/latentlabs360

免费360全景图下载:https://pixexid.com/search/360-panorama

360测试网站:https://skybox.blockadelabs.com/

360测试网站:登录-720云图VR全景官网-3DVR全景行业专业的VR全景拍摄制作平台

用AI制作动画

mov2mov插件

优点：简单

缺点：错乱、闪动、速度慢

EbSynth插件

镜头术语知识

Ultimate Guide to Types of Camera Shots and Angles in Film [50+ Types]