缘起惊蛰是二十四节气中唯一一个以动物昆虫习性命名的节气。《月令七十二候集解》中记载：“二月节……万物出乎震，震为雷，故曰惊蛰，是蛰虫惊而出走矣。”惊蛰又名“启蛰”，此时，天气回暖，春雷始鸣，无论“惊”还是“启”，都是描述蛰伏一冬的动物、昆虫被雷声唤醒，走出洞穴、结束冬眠的复苏景象。 效果 提示词1Spring,Landscape (Green as an Art Form, Solo Exhibition:1.5),Dew,River,Bees,Butterflies,Epic Landscape,National Geographic,Sony,Close-up,flower,Fresh Forest style e-commerce background,cinsdia,(masterpiece:1,2),best quality,masterpiece,hires,original,extremely detailed wallpaper,perfect lighting,(extremely detailed CG:1.2), 使用到的大模型和Lora ...

效果 [{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d46327e2f.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d483d2c12.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d467842e0.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d46d4a9db.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d471f2fa6.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d477679a6.jpg","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e9d ...

效果 [{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e2c3ce62a26.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e2c3e173502.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e2d0ec16f50.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e2c3eaebc99.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e2c3ece84c3.png","alt":""},{"url":"https://pic.nanbowan.top/picturebed/65e2c3f274b98.png","alt":""}] undefined 提示词1multiple girls,2girl ...

效果 提示词1((Simple background)),White,(Lunar New Year),((Red lantern)),(Chinese Lion),(Chinese knot),(Chinese dragon),whimsical,fantastic,Islands suspended in the air,Waterfall,magical light effect,real,(realistic),super detailed,(full detail),32k uhd,(White background,red),(high quality),best quality,<lora:CGposterrender bsw_20231003191818:0.6>,<lora:20240110-1704871613827:0.2>,<lora:guochaochahua_20230828223853:0.3>,<lora:IvoryGoldAIv2:0.3>,<lora:Chinese style relief:0. ...

效果图 提示词1(8K, Masterpiece:1.5),chunks of fresh meat floating in the ocean,waves formed by the texture of the meat create a pattern in the ocean,a small boat drifting on the sea. Inspired by Cornelis Anthonisz,background artwork,Microphotography,mountains,rivers,trees,meat,noodles,corn,beautiful scenery,mysterious tableau,interweaving motifs,layered composition,dreamlike surroundings,borderless,full-length shot,bright colors,high saturation,volumetric lighting,full-length shot,super sharp focus,aw ...

效果 提示词1Stone, flower, tree, (Waterfall in a Cave: 1.2), (Water Flow: 1.2), creek, Forest, Nature, A dream scene, ultra hd, stunning details, amazing art, rich in details, 8k, 也可以替换部分的提示词试试 var isMobile = navigator.userAgent.match(/(phone|pad|pod|iPhone|iPod|ios|iPad|Android|Mobile|BlackBerry|IEMobile|MQQBrowser|JUC|Fennec|wOSBrowser|BrowserNG|WebOS|Symbian|Windows Phone)/i); var isEncrypt = document.getElementById('hexo-blog-encrypt'); var allowMobile = true; if (!isEncry ...

效果图 提示词1Cyberworld,masterpiece,highest quality,white building,future technology building,the space opera,day,science fiction city,(cloud:1.2),future design,streamlined shape,(Neon Light:1.2),neon color,super detail,cyberpunk,outdoors,Full details,8k,No one,Scenery,space,real,(realistic),superdetailed,8k,scenery,building,sky,bluesky,reflection, var isMobile = navigator.userAgent.match(/(phone|pad|pod|iPhone|iPod|ios|iPad|Android|Mobile|BlackBerry|IEMobile|MQQBrowser|JUC|Fennec|wOSB ...

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在生成图像的时候需要设置「 采样步数 Steps」，这个参数是模型中的去噪过程，即以迭代的方式从一张纯噪声图中一步步去除噪点，直至它变成一张清晰的图像。采样步数一般需要 20-50 步。 基础说明 名称 示意 Karras 优化算法，它们在采样8步之后，比同名算法噪点更少。 2S 表单步算法。2M代表二阶多步算法。与2S相比增加了相邻层之间的信息传递。 2M 2S的升级版本 3M v1.6版本新增的算法，迭代步数到30+、CFG值减小后达到质量最佳。 SDE 随机微分方程，调用祖先采样，表现不收敛特性。没有多步算法加持生成图像较慢，可以生成逼真的写实风格画面。 Exponential 指数算法，细节少一些但是画面更柔和、干净。渲染时间与SDE和2M相接近。 早期采样器LMS：ODM求解器，线性多步法。速度与Euler相近，但质量不如Euler。LMS Karras：ODM求解器Heun：ODM求解器，是Euler的改进算法，画质更好，但速度慢一倍。Euler：ODM求解器，简单直接，可收敛——能产生最终稳定图像。Euler a：ODM求解器，不 ...

整理训练的图片整理图片可将元素和场景分开给Ai进行学习，通过文件夹命名结果如30_ys，50_cj。前面的数字即Ai学习的次数（每个图片学习几次）。Ai需要学习的是图片内容和文本内容，文本内容是对应图片的提示词。提示次可在webui中训练——图像预处理中，选择资源目录和输出目录即可。 前提图片尺寸大小一致或已裁剪为一致。 生成提示词 使用BLIP Captioning反推图片提示词，检查提示词是否准确 LoRA训练主要参数Source model Configuration file：加载预设Model Quick Pick：快速选择模型Save trained mode as：把训练好的模型存为什么格式Pretrained model name or path：如果是自定义可以在这里选择模型路径v2、v_parameterization（底模像素大于768时勾选）、SDXL Model根据底膜的基础算法勾选对应的类型，如果是1.5则不用勾选 FoldersImage folder：存放图片的路径，此路径为步数_名字的上一层。Regularisation folder：正则路径， ...

准备注册Kaggle 引用链接地址 Kaggle 前往Kaggle注册 注册完后记得验证手机号 注册ngrok 引用链接地址 Kaggle 前往Kaggle注册 获取ngrok_token kaggle脚本拉取kohya_ss并执行创建脚本12345678%cd /kaggle/working!git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git %cd /kaggle/working/kohya_ss!./setup.sh -nprint("Kohya_SS is done setting up!") 创建文件夹并拷贝数据12345678910111213import osimport shutil# ...

在 Stable Diffusion 中有 3 个地方可以实现图片放大功能。 文生图中 Sampling method 下面的 Hires. fix （高分辨率修复）； 图生图中 Script 选择 SD upscale； Extras （高清化）标签中，支持批量处理。 在这 3 个地方使用到的算法是一样的，只不过使用场景不一样。补充的放大算法存放路径为：stable-diffusion-webui\models\ESRGAN内 LanczosLanczos重采样是一种数学上精确的方法，用于图像放大或缩小。它使用了一种称为 sinc 函数的数学公式，可以在保留图像细节的同时减少锯齿效应。 Nearest最近邻插值是一种简单的图像放大方法，通过复制最近的像素值来填充新像素。这种方法速度快，但可能会导致图像出现锯齿状边缘。 BSRGANBSRGAN是一种基于深度学习的超分辨率生成对抗网络，用于增强图像的分辨率。它可以捕捉更多的图像细节，并生成更自然的高分辨率图像。但可能会引入噪声和伪影。 ESRGAN_4xESRGAN（增强超分辨率生成对抗网络）是一种先进的深度学习方法，用于将图像放大 ...