导语: Stable Diffusion攻略介绍了一个名为"img2img"的取样脚本,它可以根据提示词、现有图像的文件路径和去噪强度生成一个新的图像。去噪强度表示添加到输出图像的噪声量,数值越大,图像变化越多,但可能与提示词的语义不一致。这个脚本可以用于图像升频等应用。 2022年11月24日发布的StableDiffusion2.0版本引入了一个名为"depth2img"的深度引导模型。该模型可以推断...
Stable Diffusion攻略介绍了一个名为”img2img”的取样脚本,它可以根据提示词、现有图像的文件路径和去噪强度生成一个新的图像。去噪强度表示添加到输出图像的噪声量,数值越大,图像变化越多,但可能与提示词的语义不一致。这个脚本可以用于图像升频等应用。
2022年11月24日发布的Stable Diffusion 2.0版本引入了一个名为”depth2img”的深度引导模型。该模型可以推断输入图像的深度,并根据提示词和深度信息生成新图像,保持原始图像的连贯性和深度。
内补绘制与外补绘制
Stable Diffusion模型的许多用户界面软件提供了使用img2img进行图像生成的其他用例。内补绘制是其中之一,用户可以提供一个蒙版,描绘现有图像的一部分,并根据提示词用新生成的内容填充蒙版的空间。随着Stable Diffusion 2.0版本的发布,StabilityAI还专门为内补绘制用例创建了一个专用模型。
相反,外补绘制则是将图像扩展到原始尺寸之外,用根据提示词生成的内容填补之前的空白空间。
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