reine's blog
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AI 绘图知识点 ​

绘图模型分类 ​

  1. Checkpoint (检查点，大模型)

  2. Embedding (词嵌入模型)

  3. LoRA (低秩训练模型)

  4. Upscalers (放大模型)

  5. ControlNets (控制模型)

基础大模型 (Checkpoint) ​

分类 ​

底模版本 ​

  1. SD1.5
  2. SDXL
  3. SD3.5
  4. Flux
  5. Flux Context
  6. Illustrious
  7. PONY ...

制作方式 ​

Training(训练) | Merge(融合)

生成风格 ​

Realistic / Photorealistic (真实系) 3D，CG，rendered (2.5D系) Anime, Illustration (二次元系)

模型下载关键词 ​

  1. 版本
  2. VAE 表示该模型自带 VAE(变分自编解码器)
  3. inpainting 表示该模型用于重绘

提示词 (Prompt) ​

  • 正向提示词：需要在画面中出现的东西
  • 反向提示词：需要在画面中规避的东西

提示词起手式 ​

真实系

  • 正向提示词
text
(masterpiece, best quality:1.2), highres, realistic, photorealistic, photography, 8k, RAW
  • 反向提示词
text
semi-realistic, cgi, 3d, render, sketch, cartoon, drawing, anime, (worst quality, low quality:2), nsfw, naked, nude, deformed iris, deformed pupils, mutated hands and fingers, poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, amputation

2.5D系

  • 正向提示词
text
(masterpiece, best quality:1.2), 3d, 3d rendering, professional 3d model, rendered, cgi
  • 反向提示词
text
sketch, cartoon, drawing, anime,(worst quality, low quality, normal quality:2), nsfw, naked, nude, deformed iris, deformed pupils, mutated hands and fingers, poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, amputation

二次元系

  • 正向提示词
text
(masterpiece, best quality:1.2), anime, illustration, very aesthetic, wallpaper
  • 反向提示词
text
photorealistic, realistic, (worst quality, low quality, normal quality:2), nsfw, naked, nude, deformed iris, deformed pupils, mutated hands and fingers, poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, amputation

提示词权重 ​

  1. 加()，一层()表示权重 *1.1，一层[]表示权重 /1.1，可以套多层
text
(sunset)
  1. (tags:weight) ()内:后面加上权重
text
(sunset:1.1)

参数调节 ​

  1. 分辨率 SD1.5最佳(512x512), SDXL和SD3.5最佳(1024x1024)
  2. 批次，一次性生成多少张图片
  3. 采样器 dpmpp2m / euler a
  4. 调度器 Karras
  5. 采样步数：原始噪点图片去噪次数，默认20
  6. 随机种子：每次随机(-1)，固定则每次一致
  7. CFG: 越高提示词还原度越高
  8. 重绘幅度：在图生图中，取值0.0-1.0，越小重绘幅度越小（如小于0.5则几乎不会重绘或看不出差别）

缩放模式（图生图） ​

  1. 拉伸原图
  2. 裁剪原图
  3. 填充空白
  4. 潜空间放大（效果类似拉伸）

高分辨率修复（高清放大） ​

放大算法 ​

  1. Latent（潜空间放大算法）
  2. R-ESRGAN（非潜空间放大算法）

SD放大 （分块放大）

局部重绘 ​

附加网络模型 ​

使用时需要对应上 Checkpoint 大模型版本

  1. Embedding
  2. LoRA

Embedding ​

对每一个特定的提示词使用固定的风格，形象

作用

  1. 特定触发词绑定人物形象
  2. 特定触发词绑定指定绘制风格
  3. 辅助描述人物固定形象
  4. 消除作品负面影响（负面 Embedding）
  5. 提升图片质量

LoRA ​

WebUI中使用方法

<lora:blindbox_v1_mix:1>  // <lora:name:weight>
  1. 角色类(Character) LoRA
  2. 风格类(Style) LoRA
  3. 概念类(Concept/Object) LoRA
  4. 功能性(Function) LoRA

ControlNet ​

控制网络

  1. Canny (硬边缘)

主要用于识别图片边缘，生成的图片为密集的线条图 Threshold 影响识别到的细节数量，越小细节越多 用于线稿上色

  1. Lineart (线稿)

通常可用于替代 Canny 用于线稿上色

  1. SoftEdge (软边缘)

相较于 Canny，线条更加粗糙，柔软

  1. Depth (深度)

图片内容处理后以黑白渐变区分物体在画面中的远近，远黑近白

  1. OpenPose (姿态)

图片处理后为人物姿态

  1. Scribble (涂鸦)

比 SoftEdge 线条识别更加宽松

  1. Segmentation (语义分割)

图片处理后会将原图的不同元素用不同颜色做区分（特定颜色对应特定的元素）

  1. Tile (分块控制)

将原图切分为多块，分别就行控制，保持与原图的一致

  1. Recolor (重着色)

用于图片上色

  1. Impaint (局部重绘)

用于局部重绘