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Stable diffusion使用疑问
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- 2024-08-11
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Stable diffusion使用疑问
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安装和使用模型
安装和使用模型
要使用Stable Diffusion模型,你需要将模型文件放入stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录中。模型文件通常有.ckpt或.safetensors的扩展名。
如果你没有任何模型,可以从Hugging Face下载。下载后,将模型文件放入stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录中。
LoRA模型安装位置问题
在Stable Diffution中,LoRA模型有两个安装位置:
一个是【X:\novelai-webui\models\Lora】文件夹,另一个是【X:\novelai-webui\extensions\
sd-webui-additional-networks\models\lora】文件夹。
两者有什么区别呢?
1.模型导入【X:\novelai-webui\models\Lora】文件夹后,模型是安装在Stable Diffution的本体中,进入webui后可以在(图1)中选择Lora模型,点击相应的Lora模型后,还能在Prompt区域自动生成模型唤醒词。
2.模型导入【X:\novelai-webui\extensions\
sd-webui-additional-networks\models\lora】文件夹后,模型是安装在Stable Diffution的插件中,必须安装了Lora插件才能看到(图2)。在插件中选择模型不能直接生成模型的唤醒词,但能更直观的调整模型权重。
最好两个位置都加上
Stable Diffusion中Lora和controlnet的具体区别
Stable Diffusion中的LoRA (Low-Rank Adaptation)和ControlNet都是用来增强和控制图像生成的技术,但它们的工作方式和用途有很大不同。让我来通俗易懂地解释一下它们的区别:
基本概念
LoRA:
LoRA是一种微调(fine-tuning)技术
它通过训练小型的神经网络来调整Stable Diffusion模型的权重
目的是让模型学习新的风格、概念或特定对象
ControlNet:
ControlNet是一种条件控制技术
它在生成过程中添加额外的控制信息
目的是精确控制生成图像的构图、姿势等细节
工作原理
LoRA:
在原始模型基础上添加小型可训练层
这些层学习如何调整模型权重以适应新任务
训练完成后,可以将LoRA与原始模型结合使用
ControlNet:
在Stable Diffusion模型中添加额外的控制通道
这些通道接收额外的输入信息(如边缘图、姿势等)
在生成过程中,模型会参考这些信息来控制输出
使用方式
LoRA:
需要先用特定数据集训练LoRA模型
训练完成后,在生成时加载LoRA权重
可以混合使用多个LoRA来组合不同效果
ControlNet:
直接在生成时使用,不需要额外训练
用户提供控制图像(如草图、姿势图等)
模型根据控制图像来生成符合要求的图片
主要用途
LoRA:
添加新的艺术风格
学习特定人物或物体的特征
改进模型在某些领域的表现
ControlNet:
精确控制图像构图
指定人物姿势或面部表情
根据线稿或草图生成图像
优缺点比较
LoRA:
优点:
训练速度快,所需资源少
可以轻松添加到现有模型
灵活性高,可以学习各种新概念
缺点:
需要训练数据和时间
效果可能不如完整的模型微调
可能引入偏差或不期望的效果
ControlNet:
优点:
提供精确的控制能力
不需要额外训练
可以与其他技术(如LoRA)结合使用
缺点:
需要用户提供高质量的控制输入
可能限制模型的创造性
不同类型的ControlNet可能需要单独使用
实际应用举例
LoRA:
训练一个"梵高风格"的LoRA,然后用它生成梵高风格的任何图像
创建一个特定角色(如动漫人物)的LoRA,用于生成该角色的各种图像
ControlNet:
使用人体姿势图作为控制输入,生成特定姿势的人物图像
用简单的线稿控制生成图像的整体布局和构图
总结:
LoRA主要用于教会模型新的概念或风格,而ControlNet则用于在生成过程中精确控制
使用OpenPose editor打造个性化的人物姿势绘画
当我们欣赏一幅艺术作品时,人物的姿势往往是其中重要的一部分。OpenPose editor可以为您实现定制化的人物姿势绘画。通过提示词可以确定人物大概的状态,比如是站立还是坐姿,而controlnet的openpose模型可以进行人物姿势的微调,我们可以按照自己的需求,调节人物手的摆放、双脚并拢或者分开等等。下面我们就看看如何通过openpose editor来实现人物姿势的自定义编辑。
在此之前,你需要先安装stable diffusion webui,安装教程可以查看文章AI绘画安装教程
1 安装controlnet和openpose editor插件
1.1 controlnet插件安装
打开扩展(Extension)标签。
点击从网址安装(Install from URL)
在扩展的 git 仓库网址(URL for extension's git repository)处输入https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
点击安装(Install)
重启 WebUI
1.2 openpose editor插件安装
打开扩展(Extension)标签。
点击从网址安装(Install from URL)
在扩展的 git 仓库网址(URL for extension's git repository)处输入https://github.com/fkunn1326/openpose-editor.git
点击安装(Install)
重启 WebUI
在扩展标签下(extension)的installed可以看到openpose-editor和sd-webui-controlnet已安装完成。
2 openpose模型下载
首选:https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/resolve/main/models/control_sd15_openpose.pth
百度云盘:https://pan.baidu.com/s/1HRctKvhnRAWm4gkRe6bH5g?pwd=krue
下载的后的模型文件放到stable diffusion根目录/extensions/sd-webui-controlnet/models,重启UI。
3 openpose editor插件的使用
3.1 人物骨架的创建
方法一:通过图片自动侦测骨架,然后对骨架进行二次调整。
在openpose editor标签页下点击detect from选择你想要侦测骨架的图片,系统自动根据图片大小确定比例和人物骨架。
2. 点击add直接添加默认人物骨架,可以通过多次点击add来添加多个人物骨架。
3.2 调整人物骨架
首先了解下人物骨架是怎么表达的人物的姿势的,先看下面这张图:
顶点表示的就是关节的位置,通过调节顶点的位置,修改人物整体的姿态。
推荐使用图片来侦测骨架,尽量保持骨架关节的比例大小不变,然后对关节进行调整,完成点击send to txt2img。
4 绘制个性化人物
在openpose editor完成骨架创建后,点击send to txt2img发送,这个时候你在txt2img标签栏下的controlnet下拉式菜单中可以找到你刚刚创建的人物骨架。
点击enable启用controlnet
Preprocessor保持none(重要),controlnet的model选择openpose
输入图片提示词和相关参数生成人物图片
定制属于你的大模型!Dreambooth人物训练及安装教程
Stable Diffusion和Checkpoint以及Lora模型是什么关系?
Checkpoint模型,又被称为底模或大模型,Checkpoint是经过训练的图片合集。它对绘画内容影响最大,需要下载与需求匹配的模型来绘图。在Stable Diffusion算法中,开发者会选择一个基础的Checkpoint模型,然后在该模型的基础上进行微调(Fine-tuning)。
Lora模型是一种Fine-tune扩散模型的训练技术。它是通过对标准的Checkpoint模型做微小的修改,可以比Checkpoint模型小10到100倍。Lora模型,是在基础模型上调整参数生成的更高质量的图片,也就是说,Lora模型是对Checkpoint模型进行微调的结果。
插件需要的包出现版本冲突解决
当插件需要的包版本冲突时候可以暂时删除冲突的插件
如sd-webui-roop与SadTaker需要的numpy版本冲突
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