Stable Diffusion Online 为 AI 图像生成领域树立了新标准，将先进的功能与易用且直观的用户体验相结合。从历史上看，与 Stable Diffusion 相关的部署步骤带来了重大挑战，尤其是对于刚接触该技术的人来说。然而，Stable Diffusion Online 消除了这些障碍，提供了一个既适合新手又适合经验丰富的专业人士的酷炫界面。
什么是稳定扩散在线？
Stable Diffusion Online 是一款在线 AI 图像生成器，其突出之处在于将高级功能集成到用户友好的环境中。该平台使用户能够制作独特且高度详细的图像，而无需进行以前需要的繁琐设置。借助可自定义的提示、负面提示和一系列采样方法，用户可以对其创意输出进行精确控制。
稳定扩散在线的特点
稳定扩散在线不仅仅是一个工具，而是一个为各种应用设计的综合解决方案。
- txt2img： txt2img 模式允许用户直接从文本描述生成图像。此功能利用高级 AI 的功能来解释和可视化文本输入，从而创建高度详细且与上下文相关的图像。
- 图片转图片： img2img 模式允许用户将现有图像转换为新作品，同时保留部分原始特征。此功能对于改进或重新构想图像特别有用，可让用户自由发挥创意，进行重大调整或细微增强。
- PNG信息： PNG 信息功能提供有关生成或上传到平台的 PNG 图像的详细元数据。这可以包括生成参数、种子值等信息，以及对于可重复性和进一步调整至关重要的其他技术细节。
稳定扩散 3 介质：不太稳定的 SD3
如何在稳定扩散在线上生成图像？
以下是分步指南：
- 导航至 稳定扩散在线 您可以生成图像的平台。
- 确保您位于 txt2img 选项卡上，该选项卡允许您从文本提示生成图像。
- 在标有的上方字段中，输入您想要生成的图像的描述。
我们尝试了： “数据科学家，英俊，男性，超现实，柔和的灯光，8k”
- 在底部字段中，输入您想要在生成的图像中避免的元素的描述。
我们进入了： “卡通、动漫、（眼睛、鼻子、耳朵、鼻子变形）、身体结构不良、丑陋”
然后您可以配置以下设置：
- 采样方法：DPM++ 2M Karras 是一种用于在生成过程中对图像进行去噪和细化的特定算法。
- 采样步骤：确定模型生成图像所使用的迭代次数。步骤越多，细节和质量就越好。
- 宽度和高度：生成图像的尺寸。值越高，生成的图像越大，但可能需要更多的计算资源。
- 批次大小：同时生成的图像数量。
- 批次计数：生成的批次数。批次大小乘以批次数可得出生成的图像总数。
- CFG 规模：控制提示对生成图像的影响强度。比例越高，与提示的匹配度越高，但可能会降低创造力。
- 种子：确定生成过程的随机性。固定种子将始终生成相同的图像，而 -1 会使每次生成都随机化。
>>>填写完所有字段并配置好设置后，点击 产生 按钮来创建您的图像。
审核并保存：
- 生成图像后，检查输出。您可以根据需要调整提示或设置，然后重新生成图像。
- 如果您对结果满意，请保存生成的图像。
我们的输出：
获得更好输出的技巧
在编写提示时，请尽可能多地包含相关细节。不要说“一个人”，而要具体说明特征，例如“一个有着红色卷发、穿着蓝色连衣裙、站在阳光明媚的花园中的年轻女子”。提示描述得越详细，AI 就越能形象化并生成所需的图像。
关键词对于引导 AI 关注特定元素至关重要。优先考虑图像中最重要的方面，并在提示中尽早列出它们。例如，“超现实主义的商人肖像、笔挺的西装、办公室背景、夜晚灯光”清楚地突出了主要特征和环境。
使用形容词和副词来增强提示，以提供深度和背景。诸如“充满活力、动态、细节丰富”之类的描述有助于 AI 理解所需的风格和情绪。这可以显著提高生成图像的质量和相关性。
负面提示是排除不想要的元素的强大工具。使用它们来优化结果，指定您不想在图像中出现的内容。例如，“负面提示：卡通、动漫、（变形的眼睛、鼻子、耳朵）、不良解剖结构、丑陋”有助于确保生成的图像避免这些不良特征。
毫不犹豫地生成多张图片并根据结果优化提示。小调整可以带来显著的改进。尝试不同的关键字、描述和设置组合，以找到最适合您特定需求的组合。
特色图片来源： 凯雷姆·葛兰/Midjourney
