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0.本章讲解
1.提示词矩阵(prompt matrix)
1.2.提示词矩阵功能选项
1.2.1.把可变部分放在提示词文本的开头
1.2.2.为每张图片使用不同随机种子
1.2.3.选择提示词
1.2.4.选择分割符
1.2.5.宫格图边框#xff08;像素#xff09;
2.从文本框或文件载入提示词(Pro…目录
0.本章讲解
1.提示词矩阵(prompt matrix)
1.2.提示词矩阵功能选项
1.2.1.把可变部分放在提示词文本的开头
1.2.2.为每张图片使用不同随机种子
1.2.3.选择提示词
1.2.4.选择分割符
1.2.5.宫格图边框像素
2.从文本框或文件载入提示词(Prompts from file or textbox)
2.1.语法
2.2.常用参数
3.XYZ图表
3.1.数值类的语法
3.2.XYZ的实际应用 0.本章讲解 1.提示词矩阵(prompt matrix)
提示词矩阵用于比较不同提示词交替使用对于绘制图片的影响,多个提示词以|为分割点 正向提示词 masterpiece, best quality,t-shirt, 1girl, |Mountain|blue hair, 选中提示词矩阵脚本此时四张图片对应也会生成四种提示词
①masterpiece,best quality,t-shirt,1girl
②masterpiece,best quality,t-shirt,1girl,Mountain
③masterpiece,best quality,t-shirt,1girl,blue hair,
④masterpiece,best quality,t-shirt,1girl,Mountain,blue hair, 这个脚本会重组需要分割的提示词组合最大数为N^2, N为|的数量
1.2.提示词矩阵功能选项 1.2.1.把可变部分放在提示词文本的开头
由于sd的提示词越在前面权重越重勾选这个选项则生成对应提示词时提示词会默认在前面
1.2.2.为每张图片使用不同随机种子
勾选这个时每次生成都会生成不一样的图片但是一般不勾选因为这样就没有对比性了
1.2.3.选择提示词
脚本提示词作用域是在正向提示词区域还是反向提示词区域
1.2.4.选择分割符
sd在最终生成提示词的时候是以逗号分割还是以空格进行分割就是|替换成逗号还是空格一般默认为逗号即可 1.2.5.宫格图边框像素
图片之间的边框像素大小调大一点容易区分图片 2.从文本框或文件载入提示词(Prompts from file or textbox)
这个脚本就是从文本中指定各种参数用于生成图片这样就可以进行批量处理
2.1.语法
参数前面加--多个参数之间用空格分开以换行进行区分生成多少张图片如果参数对应的值为文本则需要添加双引号为数字则不需要
--prompt city --prompt snow mountain--prompt steppe--prompt steppe --sampler_name DPM SDE Karras --seed 2740754650 这会生成四张图片 分别是 城市 雪山 大草原 大草原指定采样方法为DPM SDE Karras 随机种子是2740754650 2.2.常用参数
“sd_model”模型名称
“outpath_samples”样本输出路径
“outpath_grids”网格输出路径
“prompt_for_display”用于展示的提示词
“prompt”正向提示词
“negative_prompt”负面提示词
“styles”提示词模板你自己设置的提示词模板
“seed”随机种子
“subseed_strength”次级种子强度
“subseed”次级种子
“seed_resize_from_h”次级种子高度
“seed_resize_from_w”次级种子宽度
“sampler_index”采样器索引
“sampler_name”采样器名称
“batch_size”生成批次
“n_iter”每批数量
“steps”采样迭代步数
“cfg_scale”提词相关性
“width”宽度
“height”高度
“restore_faces”面部修复
“tiling”平铺
“do_not_save_samples”不保存样本
“do_not_save_grid”不保存网格 3.XYZ图表
XYZ图表可以比较直观的生成两个参数在不同值下的对比图主要是用于调试对比
X轴展示时 会固定Y轴的参数展示X轴数值变化对于Y轴的影响
Y轴展示时 会固定X轴的参数展示Y轴数值变化对于X轴的影响
Z轴则会将X轴和Y轴组合展示的图片再分组展示
3.1.数值类的语法
当轴值为数字时有以下常用语法 3.2.XYZ的实际应用
1.我们想进行不同的模型在不同的迭代步数下的表现情况
X轴选中迭代步数Y轴选中模型名 正向提示词 masterpiece, best quality,t-shirt, 1girl, 当然也可以只固定一个模型查看某个模型在不同的迭代步数下情况下的生成。 2.不同的提示词在同一随机种子下的表现情况
当我们想知道 运动服 t恤 西装 毛衣 在图片的表现形式那我们就应该选用 提示词搜索/替换这里不能使用提示词矩阵因为提示词矩阵是交替应用的方式 sports wear 需要在正向提示词中 不然会报错
RuntimeError: Prompt S/R did not find sports wear in prompt or negative prompt.
这是因为 提示词搜索/替换 中 第一个词语是需要在提示词区域进行搜索后面的词语会进行替换第一个词语 正向提示词 masterpiece, best quality,1Man, sports wear, 当用完脚本之后记得关闭脚本不然会出现各种奇怪的问题导致无法出图。
