首页教程
【Stable Diffusion初学者指南】v2模型中的负面提示词
1

【Stable Diffusion初学者指南】v2模型中的负面提示词

AI知识学习小助手
AI知识学习小助手
2023-07-18 10:20

我们已经谈到了 v2 中负面提示词的重要性,现在让我们找出一个通用的负面提示词。

寻找好的负面提示词

我将使用 2.1 模型(512 像素)进行此测试。没有负面提示词的原图是:

还不错,但还可以改进。使用我们极简的负面提示词,我们立即看到改进:

添加曝光不足和过度曝光有助于使图像变得不那么平坦。

添加低对比度也没什么坏处。

接下来,我们来测试一下网上流传的这种常见的 v2 负面关键词:

ugly, tiling, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn face, out of frame, extra limbs, disfigured, deformed, body out of frame, blurry, bad anatomy, blurred, watermark, grainy, signature, cut off, draft

我认为它做得不错,尽管它可能稍微改变了风格。这可能是由负面关键词“blurry, blurred, grainy, draft”引起的。有些款式可能看起来就是这样。删除这些关键词似乎更接近原来的风格。

接下来,添加我们刚刚使用的光照关键词(low contrast, underexposed, overexposed)。它确实对对比度和动态范围有所帮助。

现在添加一些更多的负面关键词,以避免采样糟糕的艺术或新手绘画,我们到达下面的最后一个负面关键词。这是一个相当不错的样板负面关键词,不会影响样式。

ugly, tiling, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn face, out of frame, extra limbs, disfigured, deformed, body out of frame, bad anatomy, watermark, signature, cut off, low contrast, underexposed, overexposed, bad art, beginner, amateur, distorted face

与没有负面提示词的情况相比,这是一个巨大的进步。如果是这种风格,你可能需要去除低对比度、曝光不足或曝光过度的效果。

通用负面提示词

我们将把我们刚刚发现的 v2 的通用负面提示词放入一组测试中,看看它的表现如何。回顾一下,普遍的负面提示词是:

ugly, tiling, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn face, out of frame, extra limbs, disfigured, deformed, body out of frame, bad anatomy, watermark, signature, cut off, low contrast, underexposed, overexposed, bad art, beginner, amateur, distorted face

摄影风格

提示词:

A man walking around her neighborhood, highlight hair, detailed eyes, sharp focus, young face, perfect symmetric face, pupil reflecting surroundings, realistic skin, soft healthy skin

通用的负面提示词与照片风格的图像配合得很好。他看上去高大上很多,而且早上肯定在头发上花了更多的时间……

动漫风格

提示词:

anime style girl on battleground, holding a ninja sword, detailed eyes, perfect face

普遍的负面提示词对动漫风格的角色同样有帮助。看起来,对象站得更好,更英俊,也更愿意战斗。忍者剑竖起来,看上去更加危险。

油画风格

impressionist oil painting of a young man standing right next to a red tesla roadster by john sargent

普遍的负面提示词对特斯拉和这个人都有帮助。现在它不再展示一辆爆胎的破旧汽车和一个陷入困境的青少年,而是展示一辆闪亮的新车和一个看起来有百万美元的年轻人。

结论

看起来这个 v2 通用否定提示在各种风格下都很有效!我们的负面提示词系列分为两部分,到此结束。

查看更多从零了解Stable Diffusion内容点击:https://www.haoshuo.com/article/64b899356b6e1b749015ef90

转载自查看原文
合集导航
合集
# 1 【Stable Diffusion初学者指南】Stable Diffusion的基础信息
# 2 【Stable Diffusion初学者指南】Stable Diffusion安装教程(Windows)
# 3 【Stable Diffusion初学者指南】Stable Diffusion安装教程(Mac M1/M2)
# 4 【Stable Diffusion初学者指南】尝试Stable Diffusion在线演示
# 5 【Stable Diffusion初学者指南】Stable Diffusion模型的初学者指南以及模型
# 6 【Stable Diffusion初学者指南】Stable Diffusion能做什么?
# 7 【Stable Diffusion初学者指南】现实的人类街头肖像
# 8 【Stable Diffusion初学者指南】如何在稳定扩散中生成动物
# 9 【Stable Diffusion初学者指南】如何将业余绘画转变为专业绘画
# 10 【Stable Diffusion初学者指南】如何通过 AI 修复去除不需要的对象
# 11 【Stable Diffusion初学者指南】具有稳定扩散的视频到视频
# 12 【Stable Diffusion初学者指南】如何使用Stable Diffusion
# 13 【Stable Diffusion初学者指南】顶级免费稳定扩散 AI 图像生成器网站
# 14 【Stable Diffusion初学者指南】稳定扩散提示:权威指南
# 15 【Stable Diffusion初学者指南】指导 Pix2Pix:用文本编辑照片并使其风格化
# 16 【Stable Diffusion初学者指南】如何写出一个好的提示词?
# 17 【Stable Diffusion初学者指南】一个好的提示词的基本规则
# 18 【Stable Diffusion初学者指南】什么是ChatGPT?
# 19 【Stable Diffusion初学者指南】从 ChatGPT 中梳理出高质量提示词
# 20 【Stable Diffusion初学者指南】如何使用负面提示词?
# 21 【Stable Diffusion初学者指南】负面提示词对于 v2 模型很重要
# 22 【Stable Diffusion初学者指南】v2模型中的负面提示词
# 23 【Stable Diffusion初学者指南】如何更改提示词的参数?
# 24 【Stable Diffusion初学者指南】一次应该生成多少张图?
# 25 【Stable Diffusion初学者指南】Stable Diffusion修复图像的常见方法
# 26 【Stable Diffusion初学者指南】修复脸部乱码和眼睛问题
# 27 【Stable Diffusion初学者指南】如何使用 VAE 改善面部
# 28 【Stable Diffusion初学者指南】修补法初学者指南
# 29 【Stable Diffusion初学者指南】Stable Diffusion模型相关
# 30 【Stable Diffusion初学者指南】如何控制图像构图
# 31 【Stable Diffusion初学者指南】生成特定主题
 

全部讨论

no data来都来了,坐下聊聊