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零基础光速入门AI绘画,SD保姆攻略
AI绘画这个词相信大家并不陌生。那么,什么是AI绘画呢?简而言之,AI绘画就是利用AI技术替代人工去自动生成图片。
一、什么是AI绘画?
AI绘画这个词相信大家并不陌生。那么,什么是AI绘画呢?简而言之,AI绘画就是利用AI技术替代人工去自动生成图片。
可能很多准备学习AI绘画的朋友们,并没有系统地学习过如何使用画笔或非AI绘图软件进行绘画,所以对传统的人工绘画可能并不熟悉。
一般而言,人工绘画的过程可以简化为:思考表达的内容、选择工具或介质、确认构图、建立基础轮廓和框架、填充细节和色彩、完善和修饰。
以画一幅山水画为例,我需要首先确定山水画的主题,然后准备画笔、纸张等工具,接着进行构图,确认山和水的位置关系,并使用简单的描绘和草图勾勒画面的轮廓。接下来进行色彩涂抹,最后对细节进行处理和加工。
然而,AI绘画的原理和人工绘画有很大不同,它的核心在于“扩散”(diffusion),这也是SD(stable diffusion)这个名字的由来。
AI通过深度学习算法,分析和学习大量绘画作品的规律和特征,简单来说,就是掌握其【画风】。在此基础上,AI能够生成一些尚未存在的图片,或者模拟现有的艺术风格进行创作。
借助这种学习和分析,AI可以根据我们输入的指令自动生成全新的绘画作品(文生图),或者将现有的作品进行艺术风格的转换(图生图)。
二、为什么使用SD?
首先明确一点,我们绝大多数人并不需要深入了解AI绘画的全部原理,只需要我们学会运用AI绘画的工具就足够了,就如同我们在日常工作中使用Office、PS等工具一样。
目前在网络上,AI绘画工具众多,但是根据我个人对各类AI工具的理解,我更建议大家学习使用SD来进行创作。当你能熟练利用SD时,使用其他AI绘图工具对你来说易如反掌。
SD,即Stable Diffusion(稳定的扩散),是一个完全开源且免费的AI绘图软件。
在和其他AI绘图软件(例如MJ、NovelAI、无界AI、MewXAI等)对比之下,SD具备以下优缺点:
优点:完全开源且免费,便于本地部署且功能丰富,能够在一定程度上出图稳定,同时还允许根据需求加载更多的最新可用模型。(若进行本地部署,推荐使用秋叶的安装包)
缺点:对电脑配置要求较高,配置越好则出图速度与质量更好。
平替:你可以选择云服务器进行SD的部署,对于一般的出图基本都是可以满足的。 (对于云服务部署方法,有想要了解的可以评论区询问。)
总的来说,无论你是初试AI绘画的新手,还是经验丰富的专家,SD都能帮助你轻松实现出图,开启你的AI绘画之旅。
三、SD的基本界面和操作流程
在成功部署SD之后,我们便可以启动SD的界面,展开对其功能的初步探索。
通过以下这个截图,我将逐一为大家介绍SD界面中最常用的功能。
1、文生图:通过输入文字指令,让AI生成图片。(好比你向乙方阐述需求:“我想要一幅五彩斑斓的黑。”)
2、图生图:在已有文字指令的基础上,通过提供一张参考图片,让AI更好地理解你的需求。(就好比乙方反复尝试却仍无法生成你期望的作品,此时你可以给他一张参考图片说:“我希望获得类似这幅图的效果。”)
3、高清化:通过AI技术,提升输入图片的分辨率,使其品质更加清晰。
4、正向提示词:描述你希望图片中出现的元素。(例如:“一个女孩”)
5、反向提示词:描述你不希望图片中出现的元素。(例如:“丑陋的”)
6、采样器:指AI绘画时所采用的不同算法。日常使用中,我们常用四五种,推荐使用带+号的几种。
7、采样步数:AI在处理图像时,需要进行一系列的加噪和去噪过程。采样步数表示AI模拟迭代去噪的次数。理论上,步数越多,图像越清晰。然而当步数超过20后,变化幅度较小,而耗时较长。一般默认为20步,20-30步的取值范围已经足够。
8、面部修复:针对含有人脸的图片,启用该选项即可实现类似拍照时的智能美颜效果。
9、无缝贴图:用以生成覆盖整个屏幕的纹理图片。除非有特殊需求,否则不要随意勾选。
10、高清修复:在设定较低宽高的图片输出后,加入高清修复选项可以进一步优化画质。本质上相当于再次进行图生图操作。
11、宽和高:分辨率调整。一般建议设置在1000左右,不宜过高或过低。根据图片比例可调整至如800×800的正方形尺寸。
12、生成次数和每次数量:由于AI出图具有一定的不稳定性,需要多次尝试以达成满意效果。生成次数即每批次生成的图片张数,每次数量则为生成多少批次。若生成次数设置过大,可能出现显存不足的情况。
13、提升词引导次数:该数值越高,AI生成的图片将越忠实于你的提醒词。一般7-12为较为安全的取值范围。数值过大或过小均可能导致出图效果异常。
14、随机种子:点击骰子图标,表示随机生成图片。点击绿色循环箭头,则依据上一张生成的图片为基础继续创作。
至此,我已为大家介绍了AI绘画的概念、SD工具的选择原因以及SD的基本界面功能。
之后我会继续针对SD的模型进行更细致的讲解。
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