AI 绘图知识点
绘图模型分类
Checkpoint (检查点,大模型)
Embedding (词嵌入模型)
LoRA (低秩训练模型)
Upscalers (放大模型)
ControlNets (控制模型)
基础大模型 (Checkpoint)
分类
底模版本
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
- 版本
- VAE 表示该模型自带 VAE(变分自编解码器)
- 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, amputation2.5D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
- 加(),一层()表示权重 *1.1,一层[]表示权重 /1.1,可以套多层
text
(sunset)- (tags:weight) ()内:后面加上权重
text
(sunset:1.1)参数调节
- 分辨率 SD1.5最佳(512x512), SDXL和SD3.5最佳(1024x1024)
- 批次,一次性生成多少张图片
- 采样器 dpmpp2m / euler a
- 调度器 Karras
- 采样步数:原始噪点图片去噪次数,默认20
- 随机种子:每次随机(-1),固定则每次一致
- CFG: 越高提示词还原度越高
- 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)
- 拉伸原图
- 裁剪原图
- 填充空白
- 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
- Latent(潜空间放大算法)
- 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
- Embedding
- LoRA
Embedding
对每一个特定的提示词使用固定的风格,形象
作用
- 特定触发词绑定人物形象
- 特定触发词绑定指定绘制风格
- 辅助描述人物固定形象
- 消除作品负面影响(负面 Embedding)
- 提升图片质量
LoRA
WebUI中使用方法
<lora:blindbox_v1_mix:1> // <lora:name:weight>- 角色类(Character) LoRA
- 风格类(Style) LoRA
- 概念类(Concept/Object) LoRA
- 功能性(Function) LoRA
ControlNet
控制网络
- 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
- Lineart (线稿)
通常可用于替代 Canny 用于线稿上色
- SoftEdge (软边缘)
相较于 Canny,线条更加粗糙,柔软
- 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
- OpenPose (姿态)
图片处理后为人物姿态
- Scribble (涂鸦)
比 SoftEdge 线条识别更加宽松
- 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)
- 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
- Recolor (重着色)
用于图片上色
- Impaint (局部重绘)
用于局部重绘