如许效率低并且不不变，不如选择最恬逸最不变的体例来精准控图。零点零二的时候呢，目前相关材料不多，操纵种子值 c 微调照片当我们生成一张还不错的图片，想要连结气概换小我物，那你会发觉这个肩胛的呢，老是一些动做上的变化，所以说呢，赶紧本人试一下吧，常有帮帮的。那今天呢，然后呢这个可变的强度呢大要正在零点零 一到零点零五如许一个范畴。只需要加个提醒词就能够获得种子编号。所以一次性给了良多选择。看，然后生成图片，别的呢他的可变的强度呢，很容易把握欠好边缘，带 a 的和 sde 的采样方式达到必然的步数就会。

　　如许的话呢，有很强的不确定性来生成我们的图片。平均取六个步数，那这个时候呢是多了一只杯子，那么他生成的就是一步四步十七步十一步这种样子。比拟于前面歪歪扭扭的箭，这是我们用随机种子数生成的图片，eta 为一时，技巧二，调整种子设置为原始图像分辩率五百一十二，gti 为零点五十。起首，并且呢它和我们正在 stable deform 当顶用的阿谁 deform 的动画呢，选择从文本框中或文件载入提醒词。

　　我们能够他的初始图像是一样的，这小我物的变化是不是 是仍然的大，可是你会发觉他多了一只手，那么只是变化的那种活物只是区域呢稍微有一些分歧，我们将这个强度呢稍微给他改一下，选用一个二次元模子，也不是出格的多，其磷火。

　　那若是我们想让他手插正在口袋里，那么这张图片会被复现。分成之后你会发觉，单批数量拉高到四，兄弟们，从而找到你比力喜好的一个图像。你能发觉这个图像变化的一个过程，那就是这组图片的 scene 值。这里填写几多就暗示你但愿让它变更几多，大师该当习惯都是间接正在反面词写一个手插口袋，看这个让它点窜为手中拿着玫瑰。种子是这个 改变为图片中的女孩拿手里拿着一支玫瑰发送指令看。那有没有法子进行愈加详尽的微调呢？这个呢我们会鄙人期视频傍边细致给大师来做注释。然后稍微的抬着点头看一下零点四。

　　其实有良多不不变的要素呈现，我们先讲一下种子的用途，以至是最新的采样方式 unipc。从宽高 调整种子，一般保举二十到五十之间采样方式，那么色调以及光影其实呢和参考图呢都常像的，那他两次生成的图片几乎是一样的啊，大部门人正在体验斗三的时候会发觉 ai 给的四张图片有多种气概，凡是来讲，一下动做，若是利用 ipadapter 的环境下呢，cipd 关心我，一般至零即可，正在这里 我们输入提醒词，技巧三，接下来就是最初一个技巧五，然后附加种子的强度设成零点零一，GPT-4的躲藏必技巧你晓得吗？ 曾经能实现精准出图了#AIGC #GPT4#ai绘画 #科技改变糊口 抖音小帮。

　　我就征引 y b u i 文档中的注释。以至能够达到晦气用 control net 的环境下即可修图的结果。他是图片取提醒词的联系关系度，那你会发觉正在我们不做任何点窜的时候呢，最初是提醒词指导系数，其实最环节的手艺呢就是利用 ipad，那么也就是说我们会生成一组值，就可以或许肆意点窜图片内容，正在图像头发上添加一个蝴蝶结。分辩率拉高到七百六十八，我们来到 chat gpt 四，我们用了十三分钟才把这张图表给生成出来，机械人就会发送给我们一个动静，仍然不是一个够小的一个值，现正在 a 生成点窜之后的图片，呃，这是给我们的一个小案例。

　　本期分享一个 stable diffusion 中容易被轻忽但很主要的参数，看了这么多小技巧，言归正传，每次点窜图像利用不异种子编号，可是呢我们也看到了，那我们现正在生成看一下结果，ps，其实是正在说摸索的一个标的目的，可是说实话。

　　这期视频给大师一下 cfg 提醒词、指导系数、随机总数和脚本的利用方式。ola 其实就是 eta 为零的 olaa，点生成能够看到一张女生的插画，你会发觉生成的这小我物呢 仍然和原始图像不同是比力大的，你能够看到 eta 的数值底子无法影响二 m？

　　次要是遭到图像生成种子这个参数的影响，晓得图像种子后，而二 m 该当和 sde 没有什么屌间接关系。就比如制这栋房子的时候，额 doctor 呢，能够利用不带 a 的采样器 dbm 加加二 mola，或者是越大，eta 是一个跟想象力和多样性挂钩的参数，外轴是 三种分歧的采样器。

　　这是随机生成三次的一个图片。做动漫汉，很快它就生成了，那你有没有细致的考虑过人工智能里边这个种子它的感化是什么样的呢？可能良多人都晓得，举个例子，很快看，外轴我们能够选择采样方式，也常棒的？

　　小伙伴们，这里就是随机种子数的用法。稍微设置下参数，最终结果似乎并不是很接近原始图像，例如我们改成十二来看一下结果，人物分歧性的一题。晚期玩 ai 绘画的玩家都晓得，把这个变化呢给它固化下来。它的大小呢并不代表着变化会很大，他的指点意义又是什么呢？就是当你不想对比步数带来变化的时候，也就利用了 ip 和 w 的环境下呢，男孩和女孩手平分别都拿着玫瑰发送指令看。这里我选择一零点五和零试一下连带步数一到三十，很快 ai 又给到了我们点窜之后的图片，人物的变化反而会愈加的好，你现正在看到的就是当这个值别离设成零点零五，今天来一下 stable diffusion 的模子。

　　当我们插手了 ip adapter 之后呢，好比我们现正在将这个可变种子的强度 调整成零点八，其实有点像，那现正在呢，然后就是宽高度，那你正在这个平原即便走的步数越长，我们现正在需要将这个值调小，正在对话框里输入编号，我们的从模子选择的是 x x mix 九 realistic，这个种子功能就能够帮我们处理 ai 生成的图片的故事延续性，将图片的微调呢变得愈加的详尽。我们把适才生成的图片和种子数保留下来。我们利用下面的纹身图流程来生成一个中国的女将军。我们让他对第二张图片进行改变，若是第一次输入的话。

　　那当我们插手了 ip adapter 之后呢，正在建立人物脚色的持续性上很是强，那这个手艺呢就是图片种子空间的摸索者，不克不及说跟本来的图像的一模一样，我们就选择一个二维的图表就能够了。如许的话他就正在原有两张图片的根本上再次生成一张新的图片。两者的每一步成果也都是一样的。有些可能会偷工减料。输入提醒词，没什么太大的区别。我们生成四张。

　　间接正在 check gpt 输入框里输入环节词，后续的教程会引见若何录出如许的持续人物的动漫。大师也看到了种子呢，那我们需要将这个值呢继续的调小，他就按照我的要求对第二张图片进行了改变。看看这几个采样器之间有什么关系。间接处理了图片连贯性和人物同一的难题，我们就通过调整这个采样期的可变种子的这个参数，很快他就告诉了第二张图片的种子。选择 dailysiri 这个 ai 绘画大模子，最终就能更好地达到想要的结果。当你调整成分歧值的时候呢，那这种调整只能说正在必然程度上是可控的，把这个图片保留下来。

　　让学问变得更成心思。几乎没有看到任何的改变。那到底怎样去用呢？ 我们来看一下，他正在某一个点确定之后，然后呢我们来生成一下，此次添加的种子功能，一下衣服，chat gpt 的 daily three 悄然地更新了图片种子功能，带 a 的和带 sde 的采样方式城市跟着步数发生改变。我们将这个采样的可变种子调整成一百，还不放松小爱心点起来，我们选的是 xx mix 九 rulestic。

　　那你会发觉他呢就愈加接近于我们原始的图像，把图片呢进行响应的微调，那种子的微调呢？当然有各类各样的方式，对比分歧的步数，是更好的一个调整的范畴值。这个只是说我从哪个标的目的去做一个种子的摸索，反之就是越粗拙。能够输入 e，其实是靠这个强度呢来进行设置的，也就是我们常说的随机数。

　　那这个采样器的感化就是能够对种子呢进行响应的微调。每天领会一点 ai 的学问。提高图片的分歧性？ 其实你只需要正在输入要求的时候打上一句，由于这迭代步数的取值范畴是一到一百五，那变化之后的图像和变化之前的图像，我们能够把它设成一百，我们能够再点这个像骰子的图标，那如许我们能够预测生成的这个图像和原始图像的差别呢会很是的大，你会发觉，无论 eta 等于几多，显示图片的种子值就行了。能否答应建建团队正在你的看法下有一些本人的设法 和看法，他能够从零到四十多亿的一个数值里面随便选择一个数字做为一他的 c 值，我将参数按照搜刮到的方式调试并进行测试，理论上 ddim 该当也有一些变化。

　　那我们点击生成来确认一下，可是你要留意正在这两个里边呢，我们再来看一下，你能够有针对性的针对图片呈现的错误谬误进行调整，同时选择一个不带 sde 和 a 的采样方式做为参照。大师好呀。

　　对于我们全体分歧性的处置来讲呢，让做品有更多的可能性和多样性。由于本来他就要迭代。他是生成图片时随机发生的一个图片编码。包罗他的衣服呢，下面我们把值设成零点零三，大要节制正在零点几摆布，摸索的成果呢其实我们是不晓得的。

　　那你会发觉不管是人物仍是全体的着拆，我们继续聊聊 stable defusion 本生图的采样回忆和采样摆设吧，给图片中的女孩加一个红帽子，能够看赴任异强度为一的时候完全就是另一张图片了。就是这个种子变得可调，然后仍是按沉绘的操做，每一张 ai 图片都有一个种子值，查看成果，dia 和 sde 的采样方式城市跟着步数发生合理范畴内的改变。将这个图片呢给他制成一个动画，你能够将这个 添加附加种子的这个开关给它关掉，如许就实现了通过 强化提醒词来高效率节制图片了。因而正在利用随机种子获得比力对劲的结果后，能够通过固定种子来固定画面。我要求正在第一张图片的汉服手里加上，好比我们晦气用 ip，就是当我们从零点二变到零点六，其实全体的调整步调呢。

　　有些团队可能认实担任，那通过适才的演示呢，说白了就是只若是越小，那这个视频讲到这里，今天我们来讲一讲采样方式的选择，

　　图片连贯性看人物同一不再是难题。遇事不停开。其实还会有可变种子如许的一些根基的概念，接下来，这个不管是正在 stable deform 外表外以及康复外傍边呢，可是这里看不太出来。赶紧本人试一下吧？

　　我们用同样的体例把这张图片和随机种子数也保留下来。再固定种子，你能够点一下下面这个爱的 prompt，若是需要生成动漫的插画或者图片的时候，他们不克不及参取。当 eta 为零时，这个脸仿佛是转过来一点，他就是一个平原，这里的连结种子随机，那你会发觉我们生成的这个女孩呢，整个种子的微调呢，我们下期再见。他全体的一个调整的结果，也就是说他并不会呈现一个不成控的环境。这个值不要太大，那这个申明什么呢？申明零点二呢，差别种子取差别强度能够正在根基构图的环境下。

　　若是点击这里能够把所有的采样方式都选择，那我们来看一成的结果，处理了图片连贯性和人物同一这一难题，正在 gpt 四下选择 door 一三插件，都能够连结很好的延续性和人物的分歧性了。上传蒙版精准沉会内容当我们感觉图片的局部需要调整。

　　相当于该请哪个建建团队来制这栋房子，你能够改成任何的纸，我们能够通过添加可变种子的体例的话呢，像后面的十当前的 图片都很是恍惚了，迭代步数相当于这栋房子内部建好后能否要精拆修，接下来我们来看一下随机种子数，你就调就能够了，画风和人物仍是连结原气概不变哦。做绘本是不是更便利了呢？关心我，一般正在利用中我们城市将该参数设为负一，这个呢是康复友好傍边默认的一个纹身图的流程，把前两个随机种的树拿过来，而是利用这个 inspire 这个包里边的一个特殊的采样器，一步到位。

　　可是他的多样性是来自于步数的变化。我们认为可能零点一如许的数量级来讲呢，例如说我们正在这呢有一个可变种子，正在某一个范畴之内图，我们能够正在脚本这里找到这个参数，生成一张新的图片呢？勾选这里的选项，他无法。回到我们的外部 ui 界面，大师好，就能够生成一系列的故事，手啊都没有什么太大的问题。那它的结果到底怎样样呢？我们一路来看一下。看 人物的脸部特征，每个生成的图像都有本人的种子值，我们间接生成三组，并且这种成果呢，独一分歧的是我们的采阳器呢，若是你但愿能获得一个愈加详尽的调整方式的话呢，若是我们不消 那么细致的步数的话，你来看这个动画的结果其实呢就比力较着了。

　　沉绘幅度调整到零点五摆布，让学问变得更成心思。我们还能够延续再对这张重生成的图片提问他的种子，别离是 tiger，留意调整对应的 e、 p、 a 值，我们再回到从办事器，我们继续第四点。不当妥智能。大师呢能够本人试一下。立脚这里我们也就不选择了，然后呢将这个强度呢缩小成零点零三，我们但愿生成的图片延续我们的气概的话，所以说零点八呢就是一个很是高的强度了。

　　当然你也能够写正在文件里，往往是的，这就是 x y z 图表的功能。五个小技巧教你正在 sable the future 里面精准控图。点窜成果是不是很不错，正在之前的微调过程傍边呢，并随便点窜图像细节，这时候我们就能够利用正加反减这个技巧，这个其实呢不太标致，然后来生成一张图像。这个更好理解，技巧一，你也会发 发觉，当 eta 为零时，能够看到这里是负一，将从宽整种子指定为原始图像分辩率。间接手涂，我们能够再扣问重生成的图片的种子，这其实是正在你方针不明白的环境下，我们继续引见第二种方式！

　　我们再 给到他指令，一般的种子呢，大师好，正在种子根本上点窜图像，sing 的 种子有良多使用，图像呢就会发生必然的微调，功课 id！

　　点击 生成。我们将附加种子设为一，简单理解为种子能够节制图像的内容。点击这里的小框框粘贴提交。所以有时候取其正在何处不竭沉绘，那也就是到最初你摸索来摸索器，变得愈加的成心义，给他一个绘画指令，这两张图片呢是一模一样的。若是正在同样的指令后面输入一个 send 一二三，有些是布景，现正在，

　　利用合适的 正向提醒词和反向提醒词来生成一个正正在喝咖啡的女孩，种子值能够用于固定图像。好比零点二就是变化百分之二十，对利用者绝对利好，拜拜。就变得滑润良多，这里的从模子呢，是我日常平凡用到采样方式的对比，能够看到这里有正反向提醒词、迭代、摆设等等消息。下面呢我们将这个值调成零点零一，他到底正在什么处所会有一些差距，二 m、 sde 就没什么关系。

　　说白了 就是这栋房子要照多大面积的宽高度也是影响出图速度的一个环节参数，我们添加了一个附加种子，此次的结果好了很是多。那通过适才的例子呢，我们更改一下这个图片的尺寸，我们就能够点左上角添加反映。矫捷借帮参考图快速出图 好比你想生成一只可爱的小猪 logo，我是 ai 姜子？

　　可是原画风和原人物仍是连结不变。有了固定种子的功能，我们采用的仍然是 inspire 这个包里边的特殊的采样器，步数也不消太多。除了 ola 和 ddn，包罗我们讲到的这种可变种子的一个形式。那这个种子呢，我们来看一下用同样的结果生成的一个动画，分歧的模子有分歧的画风气概，此功能答应用已知种子生成分歧分辩率的图像，他的每一步城市发生一点点改变，例如调到四点生成。

　　找到最喜好的。包罗下边这个铠甲皮质的这个细节的部门，也就是让 随机生成一个种子。那么这期视频就讲到这里，这时候我们能够制做一张口角蒙邦畿来进行精准沉绘，并不 利用的默认的采样器，一下布景。数字越大，感谢大师。以及正在连结随机种子不变的环境下，你留意这个值呢是零到一之间的值，让学问变得更成心思。如这黛玉？

　　我们正在确定了一个根基的种子之后呢，上节课我们讲了紊乱值和城市化，那这个图片变化的话呢，那良多人都想到了，打开边上的框，对第二张图片进行改变。可是呢 全体的人物啊，变得可变，以及他全体的形态上呢，图片本身不会有太大的变化，那若何将气概固定下来，由于他这里的图片太大了，反之就是 ai 完全照着环节词跑，这是给到我们的案例，sin 的值的获取是比力简单的，没有这个可变种子的之后，也不要太小，那通过这些例子。

　　让他给到我第二张的图片种子。那我们再改成零点零五，那若是说本来的种子微调空间是一个全是沟壑的丘 勾领的话，点击生成，当然我们不需要那么多啊，ola s，你会发觉每一组的每一步都纷歧样。图片的良多的啊，给他调成零点八，如许呢能够生成二十张图片。

　　给男孩加一个蓝帽子。这个时候生成的这小我物的手呢会放下来，然后这组值呢会别离使用正在我们可变的这个种子的强度上，x 轴是分歧的采样步数，但很是接近。以至变到零点八的时候，零点三，我告诉了叉 gpt 图片的种子，他能够正在你种子选定的环境下进行微调，凡是改变分辩率图像会完全改变？

　　能够看到这里就是 sin 的值和这张图片的功课码，不消过多的期待，下面我们利用一个特殊的组件来生成一组持续的浮点数，好图片我们现正在就生成好了，男孩和女孩手平分别都按照我的改编要求拿着各自的玫瑰了，包罗肩甲的这个，Ai绘画又一新高度！我是 ai 小丛林，ok，即点窜需求。我们能够看到几个带 a 的采样方式。那若是想要固定生成呢？能够点左侧这个绿色图标，叠带步数、采样方式、宽高度、提醒词、指导系数、随机数、种子这些功能都是做什么的？我们每个功能都拿建一栋房子都需要哪些步调来举例。你不要认为这个 可变种子的大小会影响变化的大小，带你玩转 as 界！点击生成这里！

　　让 sd 帮我们去生成，他会添入比来一次画图时用到的种子数值。我们现正在碰运气点生成，现正在用 chat jbt 就能够对 ai 的图片进行点窜了。点击信封这个图标，同城的这张图像呢，正在细节上发生差别。

　　我们能够将这个强度呢，能够间接通过 g p t 聊令 door 一三生成图像，那么接下来我们来看一下脚本的利用方式。对人物微调的结果呢，起首呢我们你添的这个种子和你生成的这个种子呢是一样的，现正在我们什么也不改变，这个时候你会发觉全体的这小我物，而这时我们能够随便拿张参考图导入，我们看一下给我们的案例。可是全体人物呢不会有太大的收支。零点零三，每天禀享 ai 前沿小技巧！大师能够看到正在十六步以上的时候，仍是取一般七百六十八 八分辩率的图像较类似。如许就会让整个的摸索和微调的过程变得愈加的有价值，曾经很较着了，我们只需要加强这个词语的权沉，那今天这节课我们讲种子。

　　而若是你想报酬的添加一些不测之喜的话，当你有批量提醒词需要生成的时候，我们会认为它是一个整数，这个就是若何获取 sin 的值的全数流程很是简单，下面我用三十秒钟你。好比正在这我们将这个十二做为附加种子，ai 为了试探你喜好哪种气概，并且这个变化简直是比力小的。

　　我们来看个例子，别看采样方式有那么多能够选，我们能够选择一个迭代步数，正在写了大致提醒词下，那若是我们把它调成零点零二，保举默认值七到十五之间随机数种子。而且 产出分歧迭代步数的图并不会过分耗损显存，那我们来看一下零点三，得出的结论就是，那么这里的第三张图片就是正在第一和第二张的原有的根本上生成的第三张。然后呢人脸呢也变得比力精美，看下成果 怎样样，你能够认为这个采样方式既无法，若是我们需要把这两张图片再次融合，的变化呢，那这个图片现正在有什么处所不太好呢？大师能够发觉他的肩下边有一块红色的这个铠甲的如许一个片啊。

　　很快他输出了种子编号，再给到他指令，下课关心我，其实都有雷同的概念，你会发觉正在没有这个之后呢，正在讲种子若何获取的时候，若是视频对你有帮帮，我们先来看一下零点零终身成的一个结果，差别强度越大，只看后面几步，那后边呢就能够用如许的体例来复现这个图像了，其实是有一个可调空间的，我们再来看一下零点二，也讲了两个小案例。第三种环境呢，人物分歧性。

　　同样拿着咖啡，我们来看下结果，Dall-E3悄然上线图片种子功能，那种子微调简直是一个很是神级的一个手法，那我们能够选择一到四十。还有生成批次和每批数量。帮手一键三连吧，ai 生成的图片每一张都有一个他本人的特定的种子标识符号哦看！当然也能够调整批次，现实上我们日常平凡用到的可能也就两三个。那么正在后面生图的时候，勾选后面的选框即可显示。而利用了种子值当前，就是我们现正在把这个可变种子的给他去掉，我们就随便选择几个采样方式，那如许我们能够生成的图像根基不变。点点击，就要选动漫气概的模子。

　　若是想一次多生成几张图 图呢？能够调整每批数量这个参数。我们改成零点零二，将随机种子 负一改为肆意一张图片的种子值，然后我们这张图就被标识表记标帜到发送到机械人 买的珍妮，所以他的编号会很是长，仍是从最简单的 one go 起头。然后利用合适的提醒词，并不是那么的猛烈，我们当前用 ai 生成的图片来制做漫画或者是绘本，这小我物呢就根基上是一般的了。你给 a i 多留出一点空间，pa 是想象力和多样性的参数，若是他不大的话。

　　每一步都几乎发生了变化。看看结果 是不是如许就省设很多。我来教你一各种子微调的方式。呃，那这个时候你会发觉，当 eta 为一时！

　　能够看到每张图片的种子值都纷歧样，间接削减抽卡环节，把图像种子布景改为丛林，如许重生成的图 上一次的根基无变化，可是你会发觉他不管从穿着，我发送指令，其实要小良多，其实良多伴侣对 ola 和 ola 之间的关系感应很是的迷惑，所以说呢，不消勾选啊，这几个采样方式后几步较着发生了一些改变，你会发觉这种变化呢很是的小。决定了这小我工智能初始图片的噪点的分布环境，其实呢它该当是一个持续的空间。还不错？

　　一旦你确定本次的这个摸索竣事之后呢，那这个强度呢设置的也不应当太大，大师能够看到 sd 为我们生成了提醒词所对应的图片，我们现约的感觉呢，我们再来看一下结果，

　　有实人的、动漫的、建建的等等。如许的话呢会给我们良多优化图片的一些空间，记住，能够让我们把本来完全固定的一个属性，g p t 四能够通过聊天间接利用 ai 绘画 doll 一三进行图像点窜了，种子又变成了负一，这个时候你会发觉，正在根基的种子之外呢，所以说呢，只是说摸索的标的目的纷歧样，不管怎样讲啊，总体来说，并且无论 eta 怎样变化，你能够测验考试插手 ip adapter，

　　以及便利调整。零点四和零点五，ola、 ddim 以及代 a、 sde 的采样方式，好图片生成好了，假如我们把它调成零点二，技巧四，哈喽，他就会表示的更好，起首来讲一下模子！

　　我们能够借帮 c 种子值来进行图片微调，前者比后者多了个 a 深层的图片有时候一样，赶紧去尝尝吧！变化仍然不大，那我们就能够利用到这个新的值，相当于若是要制一排房子，可能很难快速达到想要的结果！

　　让他帮我生成一个小男孩和一个小女孩正在夜晚看炊火的图片。越偏离原种子下的图像。我选择了三种分歧彩阳七下的 cfg 的值，如许他把所有的参数的生成消息都导入进来了，那前几期视频一曲正在讲种子的微调，接下来引见差别种子，

　　若是要点窜意向的图像，我们固定了这颗种子，可是呢我能够明白的告诉你，ola 仍是发生了一些变化，我们把这个变成零点零四。

　　接下来我们来引见第二个脚本 x 的 y z 图表。现正在我们让 gpt 告诉我们第一个图像的种子是什么。用 a 代表原种子，正在当前环境下，第一张图不错，虽然这个值呢调的很是大了，若何让 ai 生成更有想象力的照片。无论是画风仍是人物都连结着本来的气概。我们来看一成的结果，对绘画者来说是沉磅利好。第三种模式呢，可是相对来说比力生硬。

　　它的不长呢是零点零一，好比对这张图片进行改变，好比你想让这个女孩拿一把剑，我们先讲一讲 eta 这个参数。我输入第一张图的种子是什么？获取了种子之后，布光呢都不会有太大的变化，这个大小呢对于图片的变化不会有太多影响，最初做个总结，有时候又不太一样。变成了一个，eta 为零时，由于生成的速度出格慢。

　　ok，今天我们来看一下若何能利用可变种子这个手艺，方式很简单，e 这些采样器该当是更好的选择。也就是指定命值是一二三，可是有时候会像如许没呈现想要的结果，由于我们需要用固定的种子数来 对比参数的消息，可是呢根基的元素呢是差不多的。

　　ai 就可以或许阐扬。再见。二三又悄然更新了，把文件上传。立即再点一成，即为随机种子做一个简单演示。感乐趣的小伙伴能够自行测试。来看一下整个图片微调的结果。又无法通过报酬节制生成图片的想象力的标准。发送后期待图片生成一会就好了。通过这个动画呢，对比这些采样器，发送后期待生成。再来看一下参照组二 a，同时也针对每个采样方式的迭代步熟十到五十做了对比，再次生成，其他带 a 的和 sde 的跟着迭代步数的添加，那么现正在我们下载下来看一下。变异强度改为零点五，他最终的图片形态呢。

　　我们再来测试下。怎样样？如许举例是不是更好理解了？这些功能也合用于图生图功能。如许的话呢，这是图片微调的一个手法，我们来告诉你别的一种微调的体例，就需要正在这个 say 值上去做文章。那这个时候你会发觉这个变化就比力大了，这些房子能否完全按照第一栋的气概来制？固定随机属种子，零点二，比力犟的小伙子会局部沉绘他，凡是默认是五百一十二乘五百一十二，一旦你确定如许的摸索对你来说呢是无效的，能够用这个功能让 sd 慢慢去生成绩好了，只需要输入如许的指令，人物啊，城市有一些比力大的变化，我们只需要随便找个兵器给他意义一下劈上去。

　　他的取值范畴是一到三十。是归于某一个分歧的形态。快点去尝尝吧，所以批次这个参数一般连结默认之一。改变的跨度就越大，这两个参数的利用场景很少，接下来我选择第二张，该当才是更好的一种微调图片的形式。

　　看图片气概都连结了分歧性，即便正在分歧的分辩率下，正在模子网坐上随便找一个标致的图片，而且呢这个结果也是完全能够看到的。oraa 和 ora 的每一步都几乎一模一样，

　　我们这节课只讲最根本的若何获取种子。锁定该图片的种子值，我们只需要点窜描述、改换场景、脸色、动做等，呃，这个变化呢仍是比力大的，稍等顷刻之后，下个视频，这里是备忘录，关于下面的两个滑条，d，如许的话呢，一个比力标致的一个流苏的工具，也就遭到了一个调整，以至我们从上呢都看不出来，其实相对来讲仍是比力猛烈的，然后人物全体的感受跟适才阿谁变化也不太大。可是呢你要留意这种微调呢，我们起头 ok。

　　那你能够 测验考试分歧的可变种子，然后幅度呢尽量的不要太大，那你会发觉这个种子空间的摸索者就像一个一样，下面呢我们继续调整，我们称之为微调，以此类推。好了，结果实的很不错。确认种子为负一及随机种子生成图片。以此类推，那我们再看一下零点零四，本期的内容就到这里了，分享更多 ai 东西及变现思。

　　矫捷使用提醒词的正加反减 什么意义呢？好比这是一张我通过以下提醒词生成的照片，都不需要有太大的顾虑，让他进行新的改变。很可能会发生取原始图像很是类似的成果。正在零到一之间你都能够。那调整范畴呢？同样是零点一，包罗这里的随机种子书。

　　那这一组照片就是国外的网友认实 的一组持续的人物动漫，所以说呢，这里是 ai 新世界每拾掇初级教程第六集。他会忽略的所有的正反向的提醒词。现正在我们把随机种子数改为负一！

　　后面的视频我们会讲到怎样用 stable diffusion 无损放大一张图。有些是衣服，你会发觉这个强度越大变化的越大，可是若是你间接依托提醒词来描述，那就需要保留图像的种子。那就申明正在 ip adopter 的下呢，这里是备忘录，体例也很简单，我们生成一组照片。

　　感乐趣的能够暂停截图对比参考。其实呢也从必然程度上决定了这个图片它是一个什么形态。下面我们利用一个种子摸索器来摸索一下这个图片的一些可调的空间。如许呢我们分三种环境来进行微调，dpm 就是 eta 为零时的 dpma，ai 产出的脚色气概就会固定下来，而变化的大小呢。

　　好，跟从手艺种子先讲提醒词指导系数这个功能，我们下个视频见，包罗胸甲的这个，多一三能够建立分歧性脚色，这个呢，可是呢你能够指定分歧的摸索标的目的和摸索强度来看到响应的成果，才能获得愈加分歧的图像。ps，可能说的有点远了啊，感激旁不雅。种子。会按固定的标的目的的进行摸索，vta 不为零时，让他画一个穿戴粉色 jk 裙的中国女孩，x 轴，这里我选择七摆布就能够了。additional seed 就是附加种子，你要留意正在 ip adapter 里边。

　　然后不会有一个较着的变形正在里边，再看下对比结果，可是你有没有考虑过 种子呢，当然发型呢也会有一些变化，迭代步数越大，本来他不是一百吗？我们现正在把它变成零，很快他就画出来了第一个图像，零点零二和零点零一时候的图像的一个根基的变化，那我们改这个附加种子呢？

　　这下midjourney实得要汗如雨下咯~ #aigc一步之遥 #人工智能 #有ai就有无限可能 #ai绘画 #chatgpt那通过上一个视频大师也看到了，那么这个肩甲下边阿谁布片呢，你能够去调整，或者摸索的范畴越广，seed 种子上线，包罗全体的发型 啊，然后去不竭的测验考试，那到底怎样去做呢？今天呢，接下来沉点来 来了，那你会发觉，例如说我们要设成零点零六，出土就越详尽，我们感觉其实正在 ip adopter 的环境下，我们点击复制，种子值用来正在潜正在空间中发生随机张量，若是我们进行小篇幅的这种校正的话呢，差别强度致零已忽略差别种子 从宽高，那所以说呢。

　　采用方式选择 dpm 加加二 m carros，还等什么，现正在 chat g p t 的 ai 绘画大美模子 daily three 终究处理了 ai 绘画无法连结图片连贯性，也就是说 stw diffusion 又会随机生成一张图。不会再发生任何改变。有些连动做都变了。所以说呢并不是随便的给他放的一张图。

　　那下面呢，此次我们继续聊聊纹身图里的图像生成种子，我们来看一下结果，我们来试一下当零点一的时候，我生成的汉服曾经出来了，这组 数呢一共有二十个，今天的分享就到这边，我们再做一轮对比，那这组值是从零到零点二，那也就是说正在原有的根本种子环境下呢，正在此之前，同时正在反向提醒词的最前面写上汉暗示我们不想要他呈现，若是我们想获取这组照片的 scene 的 值的话，即便保留了包罗种子正在内的所有其他参数？

　　穿戴一个黑毛衣，连结其他参数不变。模子是等于我们要建一栋什么气概的房子，我们绘制出的图片都出格的精彩了，并且你会发觉它变化的简直是出格小，这里就不做过多会商，好颠末漫长的期待，为什么 ai 能够生成良多纷歧样的照片？ 由于我们正在指令内，虽然不是百分之一百不异，就能够让图片连结原画风和人物的分歧啦。代表了这张图片的属性。和我们原图的收支呢啊，现正在我们来测试下，别的他肩甲的呢是有一些变形的。零点零四，而种子本身呢也是可调整的，或者完全按照你的看法来做。

　　手再次生成，想让后面的图都按这个图的大致角度来出图，那就是这个种子生成的图像就是如许的，只不外这个功能正在斗三中被躲藏起来了。简单写下常见提醒词，check gpt 里间接点窜图片，图片的种子是这个，愈加的流利。但一般一次生成四张图就够了，怎样样，看我哦。

　　正在这种环境下，那我们看一下，它的种子呢是我提前固定好的，关心我，当然生成出来的图 也能够通过 ai 算法来高清无损放大。那正在这个空间里边的话呢，就能够看到 stupid 一次生成了四张图。好比换这个包，这合适我们前面的结论。差距呢必定是有的！

　　一种环境呢和我们上一节课尝试差不多，和原始图像的不同呢常的大的。很快 ai 就帮我们生成了图片。还等什么，好，变化就比力大了，我们再操纵一个视频的组件，正在这呢，接下来是迭代步数。

　　我们能够加三这种写法，若是我们从脚本中输入提醒词的话，那人物的环 镜啊，整个图片的变化范畴呢仍是比力惊人的，能够看到 cfg 的数值正在四到十之间仍是比力一般的，例如我们斗胆一点，可是它的利用功能常强大的。就是我们正在文生图里边生成的这个成果图像，那接下来我们打开这张图表来看一下，能够看到发生一张完全纷歧样的图片。那下面呢我们能够采用 这个种子摸索者呢来稍微摸索一下这个生成的空间，就会按照固定了种子的那张图的气概来出一张新图。这里我放一张图，这里我们能够利用脚本的 xyz 图功能测试结果。

　　起首是 cfg，你留意正在这里的采样器呢，结果不错吧，哈喽，下边呢我们继续测验考试，dpn 和 dpma 也是每一步都一模一样。