видео Как писать эффективные промты для нейронной сети Stable Diffusion

[admin]

Как писать эффективные промты для нейронной сети Stable Diffusion, которая генерирует изображения на основе текстовых описаний.

1. Общие сведения и простые запросы

• Промты — это текстовые описания, которые используются для генерации изображений.
• Простые запросы строятся путем перечисления основных объектов и окружения, разделенных запятыми. Пример простого запроса: 'кот сидит на фоне пирамиды Хеопса, ночь, светит луна'.

2. Использование стиля и весовых коэффициентов:

• Для придания изображению определенного стиля можно добавить имя художника в конце запроса.
• Для усиления влияния отдельных элементов используются круглые скобки, которые увеличивают вес элемента на 10% за одну скобку, и коэффициенты, которые могут быть указаны после двоеточия.
• Пример: '(кот сидит) на фоне пирамиды Хеопса, ночь, светит луна:1.3, в стиле Бэнкси'.

3. Использование квадратных скобок:

• Квадратные скобки не уменьшают вес элемента, как многие думают, а откладывают его прорисовку на определенный процент шагов.
• Это используется для добавления или изменения элементов на более поздних этапах генерации изображения.

4. Мутации и комбинирование объектов:

• Для создания мутантов или смешанных объектов используются квадратные скобки с коэффициентом 0.5.
• Пример: '[кот, собака]:0.5'.

5. Комбинирование стилей и объемных эффектов:

• Можно комбинировать различные элементы, стили и эффекты в одном запросе.
• Пример: 'кот, собака, на фоне египетских пирамид, в стиле Леонардо да Винчи ((в стиле Леонардо да Винчи)):1.3'.

6. Исключение нежелательных элементов:

• Для исключения нежелательных элементов из изображения можно использовать различные методы, такие как изменение веса или использование отрицательных промтов.

В этом видео мы акцентируем внимание на важности правильного построения промтов и использовании различных техник для достижения желаемых результатов при генерации изображений с помощью Stable Diffusion.

[Yes_Ai]

Конспект статьи: Краткое описание: Письмо эффективных промтов для нейронной сети Stable Diffusion, которая генерирует изображения на основе текстовых описаний. Для этого используются простые запросы, стиль и весовые коэффициенты, квадратные скобки для добавления или изменения элементов, мутации и комбинирование объектов, комбинирование стилей и объемных эффектов, а также исключение нежелательных элементов.