以下是关于学习 AI 视频和生图相关技能的一些建议:
一、基础概念
模型
提示词
其他概念
二、参数设置
在学习过程中,您可以先从熟悉基础模型、提示词和常见参数设置入手,通过实践和参考他人的经验不断积累知识,逐步掌握更高级的技能和工具。
1.首页-模型\帖子\排行榜:发布了其他大手子炼成的模型、图片。不同的模型有checkpoint和lora两种不同的标签,有些模型的标签后面还有第二个XL的标签,这是属于SDXL这个新模型的意思。点击后可以看模型的详细信息。模型详情信息的下方,是用这个模型生成的图片,俗称返图区。1.基础模型:生图必需的,英文名Checkpoint。任何生图操作必须要选定一个checkpoint模型才能开始操作。注意,checkpoint区别于lora,这两个东西在模型广场都是混着展示的。checkpoint必选,lora可选可不选,任何主题的作图需求,都可以试着在模型广场上搜索或者浏览,然后收集到模型库中用于生图。1.lora:低阶自适应模型,你可以理解为checkpoint的小插件,生图的时候lora可有可无。但是lora的价值还是很明显的,基本上你看到一些精细的控制,如面部、材质、物品等等细节都常见于用相应的lora进行控制。旁边的数值是lora的权重。1.ControlNet:控制图片中一些特定的图像,可以用于控制人物姿态,或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能,后面再学不迟。1.VAE:是个编码器,功能类似于我们熟悉的滤镜,调整生图的饱和度。无脑选择右侧截图中840000这个即可。1.Prompt提示词:想要AI生成的内容(不绝对有效,需要多费功夫学习,哪怕从照抄别人开始)。2.负向提示词Negative Prompt:想要AI避免产生的内容(不绝对有效,也需要费功夫学,哪怕从照抄别人开始)。
1.首页-模型广场:发布了其他大手子炼成的模型。如你所见,收藏和运行数(被其他用户来生图的次数)较多的模型都在首页前排,点击后可以看模型的详细信息,将模型加入模型库可用于今后生图时的快速调用。模型详情信息的下方,是用这个模型生成的图片,俗称返图区。1.Checkpoint:生图必需的基础模型,任何生图操作必须要选定一个checkpoint模型才能开始操作。注意,checkpoint区别于lora,这两个东西在模型广场都是混着展示的。checkpoint必选,lora可选可不选,任何主题的作图需求,都可以试着在模型广场上搜索或者浏览,然后收集到模型库中用于生图。1.lora:低阶自适应模型,你可以理解为checkpoint的小插件,生图的时候lora可有可无。但是lora的价值还是很明显的,基本上你看到一些精细的控制,如面部、材质、物品等等细节都常见于用相应的lora进行控制。这个也是可以加入模型库的。1.VAE:是个编码器,功能类似于我们熟悉的滤镜,调整生图的饱和度。无脑选择右侧截图中840000这个即可。1.CLIP跳过层:可以用于在生成图片之后控制、调整构图变化,一般设成2就行了,早期不用花太多精力在这里。1.Prompt提示词:想要AI生成的内容(不绝对有效,需要从入门阶段就费功夫学习,哪怕从照抄别人开始)。2.负向提示词Negative Prompt:想要AI避免产生的内容(不绝对有效,也需要费功夫学,哪怕从照抄别人开始)。1.采样方法:使用何种采样器,通俗说就是让AI用什么算法生图。
1.迭代步数:AI调整图片内容的次数。步骤越多,调整越精密,出图效果理论上更好,生图耗时越长。但是并非越多越好,效果的提升非线性,多了以后效果的增长曲线就放平并开始震荡了。1.尺寸:图片生成的尺寸大小。太小了AI生成不了什么内容,太大了AI开始放飞自我。如果你要高清图,可以设置中等的尺寸并用高分辨率修复(以后再学也行)。1.生成批次:用本次设置重复生成几批图。2.每批数量:每批次同时生成的图片数量。3.提示词引导系数:指图像与prompt的匹配程度。数字增大将导致图像更接近你的提示,但过高会让图像质量下降。4.随机数种子:生成的每张图都有随机数种子,在固定好种子以后,可以对图片进行“控制变量”效果的操作,比如说修改提示词、修改clip跳过层等等。如果你第二次生图用来上张图的种子,但是其他设置都不改,就会出一样的图片。(注意,第一次生成图的时候是还没有种子的,不用管,空着就行)5.ADetailer:面部修复插件,治愈脸部崩坏的超强小工具,高阶技能,后面再学。6.ControlNet:控制图片中一些特定的图像,可以用于控制人物姿态,或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能,后面再学不迟。7.重绘幅度:图生图时用到的,重绘幅度越大,输出的图和输入的图差别就越大。