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模型分类：大模型、微调模型

文生图

面板介绍

提示词，反向提示词，按钮组

图片生成配置

采样方法：有很多种采样器可以选择，采样器就是通过去除图像噪声，生成随机图像并重复几次这个过程得到干净的图像。去噪的方法有很多种。通常需要在速度和准确性之间做出权衡。

迭代次数：去噪次数。随着增加，图片细节越丰富，但可能改变图片风格。通常为 20~30

宽度与高度：修改这两项可能改变图片内容。调大后需要更多的显存

单批次数：每一批几个图，调高后需要的显存更大

总批次：一共几批

提示词引导系数：对于提示词的重视程度，越低生成图片偏离提示词的概率就越大，越高生成图片的线条就越重。通常在 7~15

随机数种子：会影响图片的构图。其后三个按钮分别是：随机种子、回收种子、差异随机种子

差异随机种子：将另一张图片与当前图片进行融合然后生成新的图片

模型选择页面。其中【模型】页是指大模型，其他三个【嵌入式、超网络和Lora】是指微调模型页

生成图片区域。展示生成的图片、图片操作按钮组、图片生成提示等信息

脚本

提示词矩阵

提示词模板：名词|adj_1|adj_2[|ajd_x[|adjy...]]

提示词：1girl|japanese_clothes|Strapless dress|office|homeware

脚本 =》选择提示词矩阵

产生提示词组合的图片

提示词组合举例

另一个示例：1girl|red hair|blue hair|yellow hair

从文件中读取提示词参数

一个示例脚本

css 复制代码

--prompt "a girl,red hair" --steps 20

编写脚本规则：

生成以行为单位，一行就是一次生成
参数格式为：--参数名称参数值
参数之间需要使用英文空格进行分割
字符串的数值需要引用英文引号将内容括起来

常见的参数配置说明

几个官方示例

X/Y/Z 图标

可以展示不同采样器在不同采样次数下的对比图

一个示例：a girl,blue hair,black skirt,white shirt

结果：

图生图

有六个页卡，可分为三大类：

图生图、涂鸦
局部重绘，涂鸦重绘，上传重绘模板
批量处理

图生图

相比于文生图 多了两个参数：缩放模式 和重绘幅度

缩放模式：解决上传图片的宽高和生成图片宽高比例不一致的问题

重绘幅度：数值越小图像就越接近原图，越大与原图的差异就越大，合适范围：0.5~0.75

涂鸦

与图生图 功能一致，唯一的区别就是可以在图片上进行涂鸦

可以利用此功能辅助 AI 构图，划分出不同内容的色块，这样可以大大提高出图成功率

局部重绘

在生成图片时遇到一张很不错的图片，但图片在细节上存在很大的瑕疵甚至错误。对于这种情况，可以使用局部重绘对问题进行处理。

局部重绘有三个页卡，区别在于对蒙版的不同使用方式：

局部重绘大体步骤：

上传图片
绘图以确定蒙版区域
对蒙版区域进行预处理。目的是让蒙版区域颜色更加贴近想要生成结果的颜色，颜色越贴近修补的成功率就越高
对蒙版区域进行模糊处理。上一步直接填入的颜色可能会比较生硬，所以需要通过模糊将颜色柔和化，进而产生一个颜色过渡的效果，便于后期去噪处理，提高出图成功率
去噪，迭代生成图片

局部重绘功能多了五个参数

蒙版边缘模糊度

蒙版模式：告诉 AI 重画的区域，是蒙版区域还是蒙版以外的区域
蒙版区域内容处理：表示蒙版内容的预处理方式
重绘区域：
1. 整张图片：表示图片修复完成后将整张图片的宽高进行调整
2. 仅蒙版区域：只对蒙版区域进行重绘，可以处理高分辨率图片，不用设置宽高
仅蒙版区域下边缘预留像素：表示像素密度，一般来说密度越高内容越多，但是
1. 如果密度高且区域小，可能会出现图中图的问题。
2. 如果修改的区域较大，对于高密度填充，蒙版区域内的内容更加完善；低密度填充，可能会因为去噪过程使图片变化较小
3. 该选项与蒙版区域大小有很大关系，需要多尝试找出最佳选择