Stable Diffusion - 墨幽人造人 模型与 Tag 配置

Stable Diffusion - 墨幽人造人 模型与 Tag 配置

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墨幽人造人模型的版本介绍:

v1010修剪:更小体积的4G修剪版,但是整体色彩及细节表现力、好手好脸概率均略逊于v1010的7G完整版。 v1010:真正的首个可以称之为人造人的“墨幽”。完全真正对墨幽进行了跨世代的全面升级。

下载链接:Stable Diffusion 模型网站 liblibAI,墨幽人造人。

具体配置:

推荐Tag: - 提示词: - 正: 1girl,moyou, (在此基础上添加,无需添加任何质量词) - 负: EasyNegativeV2,(badhandv4:1.2), (这是两个embedding嵌入式文件。无需额外添加任何负面质量提示词) (这两个embedding的排列顺序会明显影响最终画面,请一定按照此说明中的顺序排列!!!) - 推荐参数: - VAE: 840000,即 vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt - 采样: DDIM (新的人造人墨幽也更换了采样器哦,不要使用之前版本用的采样器啦!) - 步数: 30~50 (常用30,50质量更高) (亲测继续提高步数仍会达到更好的质量,但变化很小) - 高分辨率修复参数: (一定要开!) - 放大算法: 8x_NMKD-Superscale_150000_G (可入鹅群自取) - 重绘幅度: 0.2 - 基础分辨率: 短边512 - 放大倍数: 2 - CFG: 7 

版本号:v1010修剪,时间 2023.6.30

启动服务:

conda deactivate source venv/bin/activate nohup python -u launch.py --port 9301 --listen --xformers > nohup.sd.out & 

1. 配置模型

模型类型是Checkpoint,即下载存储至 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

下载模型:

# 4G 修剪 wget https://liblibai-online.liblibai.com/web/model/dfab1a61233ef2812e6de35730449c330657961d3f0d9d51a5b057a17b80ab67.safetensors -O 墨幽人造人_v1010_修剪.safetensors # 7G 完整版 wget https://liblibai-online.liblibai.com/web/model/6a226dd292a983b3ed4987402453ad4d954b77825c1cf99d39d8746909791761.safetensors -O 墨幽人造人_v1010_完整版.safetensors 

具体配置:

2. 配置参数

模型文件检查器:https://spell.novelai.dev/

2.1 Embeddings

推荐 Tag 的负向提示词是 Embeddings 类型,存储位置 stable-diffusion-webui/embeddings

下载路径:

EasyNegative:https://huggingface.co/datasets/gsdf/EasyNegative、https://civitai.com/models/7808/easynegative,建议下载 EasyNegative.pt badhandv4 - AnimeIllustDiffusion:https://civitai.com/models/16993/badhandv4-animeillustdiffusion,建议下载 badhandv4.pt

点击:

Textual Inversion (文本反转) 中,即可使用。

配置参数,注意 Used embeddings,表示使用EasyNegativebadhandv4

1girl,moyou, Negative prompt: EasyNegative,(badhandv4:1.2), Steps: 50, Sampler: DDIM, CFG scale: 7, Seed: 841743923, Size: 512x768, Model hash: 6a226dd292, Model: 墨幽人造人_v1010_完整版, Denoising strength: 0.2, Hires upscale: 2, Hires upscaler: 8x_NMKD-Superscale_150000_G, Version: v1.4.0 Used embeddings: EasyNegative [119b], badhandv4 [dba1] Time taken: 17.53sTorch active/reserved: 5345/8764 MiB, Sys VRAM: 10262/81070 MiB (12.66%) 

2.2 VAE

VAE 默认没有出现 WebUI 中,需要手动配置。Settings - User interface - Quicksettings list.

再点击 Apply settings ,重启服务即可生效:

重启服务即可,在 WebUI 中,增加两个框,即 Add Lora to promptSD VAE

下载路径:vae-ft-mse-840000-ema-pruned:https://civitai.com/models/76118/vae-ft-mse-840000-ema-pruned

模型存储至:stable-diffusion-webui/models/VAE,刷新,即可应用。

关于 sd_vaesd_vae_as_default,即 sd_vae 是配合主模型使用:

“sd_vae”: OptionInfo(“Automatic”, “SD VAE”, gr.Dropdown, lambda: {“choices”: shared_items.sd_vae_items()}, refresh=shared_items.refresh_vae_list).info(“choose VAE model: Automatic = use one with same filename as checkpoint; None = use VAE from checkpoint”), “sd_vae_as_default”: OptionInfo(True, “Ignore selected VAE for stable diffusion checkpoints that have their own .vae.pt next to them”)

使用 VAE 模型的主要作用是修饰细节。例如,左侧是使用VAE,右侧是未使用VAE的效果:

2.3 Upscaler

放大算法:8x_NMKD-Superscale_150000_G

下载地址:

包括全部的放大算法:https://huggingface.co/uwg/upscaler/tree/main 8x_NMKD-Superscale_150000_G:https://huggingface.co/uwg/upscaler/blob/main/ESRGAN/8x_NMKD-Superscale_150000_G.pth,67M

放入文件夹:stable-diffusion-webui/models/ESRGAN

需要重启 WebUI,才能在列表中生效,可以选用。

3. 绘图示例

Prompt:

1girl,moyou,fullbody Negative prompt: EasyNegative,(badhandv4:1.2), Steps: 50, Sampler: DDIM, CFG scale: 7, Seed: 3940251232, Face restoration: CodeFormer, Size: 512x768, Model hash: 6a226dd292, Model: 墨幽人造人_v1010_完整版, Denoising strength: 0.2, Hires upscale: 2, Hires upscaler: 8x_NMKD-Superscale_150000_G, Version: v1.4.0 Saved: 00030-3940251232.png 

图像:

参考:

知乎 - stable diffusion里用到的模型(ckpt文件)是啥? 探索【Stable-Diffusion WEBUI】的附加功能:图片缩放&抠图 百度贴吧 - 大佬请教,为啥没有VAE模型的工具栏呢 Bilibili - (紧急)下载下来的模型怎么用?分别放哪里?是什么类型?分享个小工具一招解决! Stable Diffusion用embedding模型避免画崩

codediffusionwebwebuipromptstable diffusion提示词huggingfaceganshareiva小工具文件夹png检查器嵌入式工具栏app高分辨率pythonurl
  • 本文作者:李琛
  • 本文链接: https://wapzz.net/post-1485.html
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