2023.08.04 09:00

Stable Diffusion AI算圖使用手冊(6-2):SDXL 1.0正式版操作教學

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在安裝好新版Stable Diffusion WebUI以及SDXL 1.0正式版模型與相關檔案之後,我們現在已經可以開始享受SDXL 1.0的魔力啦!

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需分2步驟生成圖像

如果讀者參考先前教學,先依照2-1章的步驟進行全新安裝,並依照6-1章安裝SDXL 1.0、進行設定之後,就可以跟著這篇文章的說明操作SDXL 1.0。

需要注意的是,在SDXL 1.0中圖像生成的步驟分為2個階段,首先我們需要使用文字到圖像(Txt-to-Image)功能搭配基礎模型生成圖片,接著將圖片送到圖像到圖像(Image-to-Image)功能搭配細化器(Refiner)模型進行最佳化。

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在實際操作過程中,開啟Stable Diffusion WebUI之後,先在最上方的Stable Diffusion checkpoint欄位選擇「sd_xl_base_1.0.safetensor」,並在SD VAE欄位選擇「sd_vae.safetensor」。接著就可以依照先前的方式,輸入正、反面提示詞,並設定取樣方式、取樣步數、解析度等等選項,最後按下「Generate」按鈕。

值得注意的是,由於SDXL 1.0原生支援1024 x 1024解析度,所以讀者不妨嘗試在Width、Height等欄位這組設定值。

當圖像生成之後,如果滿意效果,當然可以到此打住。至於想要進一步利用細化器改善圖像品質的話,則可以在要最佳化的圖片按下「Send to img2img」按鈕,直接將圖像與提示詞一併傳送至圖像到圖像功能。

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這時後系統應該會自動跳到圖像到圖像功能頁面,我們需要先在最上方的Stable Diffusion Checkpoint欄位改選「sd_xl_refiner_1.0.safetensor」。接著到下方設定區域設定Denoising strength(降噪強度,可以理解為重新繪製的幅度),建議設定在0.2~0.25之間即可,太大的值會讓畫面嚴重變形,其餘設定基本上不需更動,之後就可以按下「Generate」按鈕進行算圖。

如果在圖像生成或細化的過程中遇到顯示記憶體不足的問題,可以參考6-1章節的說明,透過填寫額外參數的方式降低記憶體用量(但會犧牲效能)。

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SDXL 1.0圖像展示

接下來筆者將進行SD 1.5(舊版模型)與SDXL 1.0的品質比較,並分析在使用細化器時設定不同Denoising strength參數對圖像的影響。

參考提示詞
正面提示詞:
(masterpiece, top quality, best quality, official art, beautiful and aesthetic:1.2), extreme detailed,colorful, photo of a girl in street wearing a white (lacy:0.9) blouse, bob haircut, cowboy shot, detailed beautiful face, smile, bangs, realistic brown eyes, makeup, perfect skin, intricate details, masterpiece, high quality, (ultra highres), soft lighting, ray tracing, photorealistic, physically-based rendering, denim
負面提示詞:
(worst quality, low quality:1.4), out of frame, out of focus, hat,

雖然說目前許多社群提供的Checkpoint、LoRA模型還是以SD 1.5為基礎,並不相容於SDXL,但相信隨著時間推進,未來將會有更多實用資源出現。

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