大模型学习机图像生成最佳实践 文本生成图像模式 在txt2img标签页分别输入提示词(prompt)和负向提示词(prompt), 随后点击Generate按钮。 StableDiffusion的提示词写法要求较高, 这里无法做详细介绍. 您可搜索相关资料进行学习。 2. 图像生成图像模式 在img2img标签页分别输入提示词(prompt)和负向提示词(prompt), 同时在左下方选择上传一张图片, 最后点击Generate按钮。 StableDiffusion将给予给定图片和提示词, 创作一张新的图片。 3. 生成质量控制 StableDiffusion模型生成图片质量可以在页面下方Generation标签页进行调整, 但需要您具有一定的diffusion模型(扩散模型)背景知识。 这里仅对其中部分基础参数进行介绍: Sampling Steps: 采样步数. 数值越大图像越精细。 Width & Height: 图像的宽度与高度。 Batch count: 生成图像总批次。 Batch size: 每一批次生成图像的个数。 CFG Scale: 控制生成图像与提示词的关联度, 数值越大关联度越高, 但图片质量可能越差。 Seed: 随机数种子. 控制模型生成结果的随机性,如果输入1则代表不固定随机数种子, 相同的提示词每次生成图片不同; 如果输入其他数字则代表固定随机数种子, 相同提示词每次生成图片相同。