ИИ вышел из под контроля
Заходи, забирай бонус — 5000 токенов.
Без VPN. Без скрытых комиссий и рекуррентных платежей.
Работаем прозрачно
Блог
Как создавать промты для Stable Diffusion: правильные запросы для нейросети с примерами
В этой статье мы рассмотрим, как формировать промты для Stable Diffusion — текстовые запросы, которые содержат детальное описание объектов и сцен, которые вы хотите увидеть в изображениях. Мы также обсудим различия между простыми и более сложными промтами, чтобы обеспечить полное понимание темы.
Простые промты могут быть такими, как «девушка с зонтиком в парке» или «средневековый замок». Однако создание таких запросов без дополнительных деталей может привести к не самым удачным результатам. Поэтому мы углубимся в методы управления итогами генерации.
Нейросеть Stable Diffusion AI принимает запросы на любом языке. В этой статье мы сосредоточимся на том, как писать промты для Stable Diffusion на русском языке.
Создание промтов для Stable Diffusion: использование знаков препинания
Вот несколько простых рекомендаций, которые стоит учитывать при составлении промтов:
- Начните с указания основного объекта (или объектов), который нужно изобразить, например, «слон».
- Затем добавьте дополнительные элементы, такие как одежда, окружение или другие персонажи, разделяя их запятыми. Например: «слон в золотых доспехах, с птицами на заднем плане».
Если нейросеть не учитывает какие-либо элементы из вашего списка, вы можете выделить упущенные детали, заключив их в круглые скобки (), чтобы подчеркнуть их важность. Например: «слон с (большими ушами), с (птицами) на заднем плане».
В этом примере фразы «большими ушами» и «птицами» заключены в круглые скобки, что указывает на то, что они имеют 10% больший вес по сравнению с другими элементами запроса. Этот метод сигнализирует нейронной сети о повышенной значимости этих объектов. Другой способ акцентировать внимание — использовать формулировку: «слон с (большими ушами: 1.2), с (((птицами))) на заднем плане».
Здесь мы увеличиваем значимость элемента «большими ушами» на 20%, а элемента «птицами» — на 30%. Каждая пара круглых скобок увеличивает вес на одну десятую, а числовой диапазон от «1.1» до «1.7» обозначает увеличение значимости от 10% до 70%. Присвоение слишком высокого значения важности может привести к созданию случайного шума вместо ожидаемого изображения.
Важно! Рекомендуется ограничить количество круглых скобок до пяти, чтобы каждой детали было уделено достаточно внимания.
Также желательно поддерживать весовые коэффициенты в пределах от 0.1 до 1.7; однако для достижения оптимальных результатов лучше не превышать значение 1.4.
Слишком высокий весовой коэффициент может исказить результаты генерации.
Для чего используются квадратные скобки в промтах Stable Diffusion?
Квадратные скобки выполняют несколько функций, включая процесс «смешивания» элементов. Например: «[слон:шерсть:0.4]». При использовании этой техники нейросеть будет изображать слона на 40% процесса рисования и добавлять шерсть на оставшиеся 60%. Общее количество этапов рисования (сэмплирования) можно настроить в основных параметрах SD, например, выбрав «24 шага» или «35 шагов».
Кроме того, квадратные скобки позволяют создавать гибридные объекты, например: «[кошка:пчела:0.3] сидит на скамейке». Сначала нейросеть будет изображать кошку с долей 30%, а затем трансформирует ее в пчелу с долей 70%. В результате получится гибридное существо на скамейке.
Для разделения фраз рекомендуется избегать использования различных знаков препинания кроме запятых; использование переносов строк, точек и других подобных символов обычно нежелательно.
Спасибо, что Вы с нами!
Блог
Упсс, а мы еще пока ничего не написали, но обещаем скоро выложить много полезной и очень интересной информации.
Спасибо, что Вы с нами!