Установка и использование Stable Diffusion для генерации изображений

Чем большее количество шагов вы будете использовать, тем более качественным будет ваше изображение, но не стоит перегибать с данным параметром. Создавая запрос для генерации помните, что общаетесь с написанным программистами кодом. Если вы хотите получить более предсказуемый результат, формулируйте запрос указывая точные объекты, места и свойства изображаемого.

Предлагает разнообразные стили и возможности настройки промптов. Бесплатно доступны только старые модели, для новых требуется покупка кредитов. На ней выложены версии Stable Diffusion, с которыми можно бесплатно поработать онлайн, но иногда генерация может занимать больше 20 секунд, и функционал немного обрезан. Также на сервисе есть генератор детализированных промптов для тех, кто не уверен в своих силах промпт-инженера. Как только вы подготовили подсказку, пришло время сгенерировать изображение.

Основные параметры и запросы

• Stable Diffusion — это современная нейросеть для генерации изображений, использующая передовые технологии диффузии.
• По словам Абабий, возможности онлайн-версии ограничены, в нее нельзя загрузить референсы изображений, а размер картинок у нее стандартный — 512×512 пикселей.
• Следующий уровень такой интеграции — это генерация локации в виртуальной реальности в реальном времени с помощью Stable Diffusion и других нейросетей одновременно.

Создание изображений осуществляется с помощью введения фраз для генерации в веб-браузере. Данный программный продукт основан на библиотеке Градио для Стабильной Диффузии. К преимуществам данного продукта можно отнести то, что он будет работать на любых операционных системах и у вас появляется доступ к многочисленным дополнительным настройкам.

В процессе генерации попадались котики, у которых на месте глаз жёлтые круги без зрачков или с плохо проработанными зрачками. Чтобы повысить качество глаз и избавиться от плохих вариантов, в поле Negative prompt добавили пункты bad eyes, ugly eyes, чтобы исключить варианты с плохими уродливыми глазами. На работу нейросети потребуется некоторое количество времени. В результате у нас получился вот такой набор котиков. На втором компьютере стояла довольно старая видеокарта Nvidia GTX 960 на 4 Гб (по производительности она примерно равна GTX 1050Ti), и она работала заметно медленнее. С размером 1024х768 она не справляется, не хватает видеопамяти и задача завершается с ошибкой.

Это помогает создавать stable diffusion как пользоваться собственные рабочие процессы. Подробно расскажу о том, как запустить Stable Diffusion через сайты, приложения и программы. Чем более детально описан объект или сцена, тем точнее будет сгенерированное картинки. Добавляйте такие детали, как цвет, освещение, окружение и т.д.

Модель

Для предотвращения ошибок рекомендую заранее перевести ваш запрос на английский (можно воспользоваться, к примеру, переводчиком Deepl). Повторение схожих понятий в запросе помогает нейросети лучше уловить ваши намерения. Например, для создания мрачной атмосферы используйте комбинацию слов «темно», «мрачно», «плохо освещено», «страшно», «хоррор». Теперь пользователи не ограничиваются отдельными изображениями, а могут генерировать последовательности кадров и объединять сгенерированные картинки в полноценные видеоролики.

В этом материале расскажем о функциях и возможностях Stable Diffusion и как работать с нейросетью — скачать, установить и пользоваться. Нейросеть может генерировать изображения на основе промпта или готового изображения. Платформа для генерации изображений на базе моделей Stable Diffusion с оплатой авторам за использование.

В сердце Stable Diffusion — это диффузионная модель, генеративная модель, широко используемая при создании изображений. Эта модель работает путем постепенного добавления шума к обучающим изображениям, пока они не станут чистым шумом, а затем обращает процесс вспять для создания новых изображений. Модель скрытой диффузии, усовершенствованная версия модели диффузии, работает в пространстве меньшей размерности, снижая вычислительные требования и ускоряя генерацию изображений. Латентная диффузия текста в изображение — это способ создания новой картинки по текстовой подсказке, отдаленно похожей на те, по которым нейросеть обучалась. По запросу пользователя она ищет знакомые очертания на подходящих исходных изображениях в базе и соотносит их с текстом запроса.

Модели для Stable Diffusion

Seed – это начальный шум, из которого формируется изображение. По умолчанию он случайный, что обеспечивает разнообразие результатов. Использование конкретного числового значения сохраняет общую композицию даже при изменении запроса. Вскоре после этого в России появилась похожая система – ruDALL-E от Сбера.

Проблема в том, что лицо накладывается уже на результат, т.е. Все ваши работы будут с однотипными мордами, которые были изначально заложены в CodeFormer. Использование одинакового seed не означает, что вы всегда будете получать одинаковое изображения из-за влияния ключевых слов в запросе.

Установив чекбокс “Tiling” вы создадите периодическое изображение, которое можно бесшовно развернуть во все стороны. Ниже представлен запрос с активной опцией “плиткования”. Прежде чем ставить галочку восстановления лица, необходимо выбрать модель которая будет обрабатывать конечное изображение.

Генерирую на вкладке txt2img фото черного кота и кликаю по “Send to img2img”. Обычно достаточно перетащить понравившуюся миниатюру на рабочий стол или открыть папку с итоговыми данными… но у нас внизу есть варианты для обработки полученных картинок. Вы можете создавать невероятные бесшовные изображения с любым содержанием в Stable Diffusion – нужно только составить текстовую подсказку. Я думаю все видели обои с рисунком – tiling изображение как и обои, его можно стыковать без швов в любые стороны. Внизу совмещены 4 одинаковые картинки, которые в итоге образуют единую иллюстрацию.