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NovelAI是一款AI绘画软件。 当前文档内容只涉及关键词生成,不涉及图像识别和草图改造。 参考材料:

快速上手

一、软件下载(菩萨保佑)

关注:b站的AI绘图区优秀up主秋葉aaaki 软件:度盘地址,私信up主发送【最终版】获取提取码,具体安装步骤观看教学视频 启动:下载启动器,安装依赖,将启动器zip内容覆盖到软件根目录,具体步骤观看教学视频 更新:启动器内安装最新的稳定版 答疑:2023年2月最新 整合包报错答疑

二、模型下载

模型社区网站,可一键下载模型

模型: - 必要 - 尾缀为cpkt,safetensors - 存放路径:E:\Al\models\Stable-diffusion 美化模型: - 非必要,部分模型会带有配套的美化模型 - 名字中带有vae - 存放路径:E:\AI\models\VAE lora文件: - 非必要,某种风格的插件,大多需配套提示词 - 尾缀为safetensors,容量较小 - 存放路径:E:\AI\extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora 快捷tag - 非必要,但很方便 - 尾缀为pt - 存放路径:E:\Al\embeddings

三、生成图片

基本参数

分辨率: 普通 512 * 768 768 * 512 640 * 640 小 384 * 640 640 * 384 512 * 512 大 512 * 1024 1024 * 512 采样方法:Euler a(默认) | DPM++ SDE Karras 提示词关联性CFG Scale: 7 种子文件:风格类似化

预设参数

prompt提示词

  • 在图片信息tab,导入ai生成的图片,可选择文生图 或 画生图。
  • 点击模型网站示例图的右下角标记,将信息粘贴至Prompt后,点击 '生成' 下的 '↙'。
  • 点击风景照图标show extra networks,展开参考面板,可选择pt文件。
插件安装步骤:
1. 扩展 - 可用 - 加载自
2. ctrl + d 搜索插件名,然后安装该插件
3. 已安装 - 应用并重启用户界面
高清修复(可选):

放大算法优先选择SwinIR 4x

四、注意事项

  1. 图生图本质上是读取原图的prompt,对图像识别的支持不佳。
  2. 如果图片无法加载,优先考虑以下几点:
    • 版本过低
    • 分辨率过高。
  3. 如果图像严重失真,优先考虑以下几点:
    • 分辨率非标准分辨率。
    • 模型画风和prompt严重不符。
    • 模型画风与Lora严重不符。
    • 显卡太拉。

常用插件

风格化Lora

  1. 点开新面板Additional Networks.
  2. 选择Model后,调整比重,比重越高该lora越接近
  3. 过高的比重可能会导致混乱,一般0.3左右

图像识别ControlNet

  1. 下载模型,保存至 \extensions\sd-webui-controlnet\models
  2. 点开新面板ControlNet
  3. 选择处理器,并选择同样的模型,模型下载地址。
  4. 调整比重,比重越大越接近原图。

局部修复inpainting

修复(比如隐藏多余元素):

  1. 下载修复模型本体,保存至模型目录
  2. 选择模型sd-v1-5-inpainting
  3. 选择图生图 - 局部重绘,画出重绘区域
  4. 生成

重绘(比如重绘五官):

  1. 下载修复模型基础包,保存至模型目录
  2. 选择模型合并
    • 模型A选择修复模型本体
    • 模型B选择画风模型
    • 模型C选择修复模型基础包
    • 倍率拉到 '1'
    • 差值方式选择 '添加差分'
    • 模型类型选择 'safetensors'
  3. 将生成后的模型
  4. 选择图生图 - 局部重绘,画出重绘区域
  5. 生成

随机提示wildcards

  1. 新建txt,文本名为提示标识,文本内容为随机项的目录。
  2. 将该txt保存至 \extensions\stable-diffusion-webui-wildcards\wildcards
  3. 在提示词Prompt面板中输入下划线 __ ,触发Tag自动补全。

拼接图片two-shot

  1. 扩展 - 从网址安装 扩展的git仓库网址
  2. 重启项目
  3. 文生图
    • parameters提示词:
      • 第一行:总体描述;第二行:第一个分区的提示;第三行:第二个分局;以此类推
      • 关键字 'AND' 分割行
    • 潜变量成对插件内容:
      • 分割:描述1的行数: 列数, 描述2的行数: 列数, 以此类推
      • 位置:描述1的行数索引: 列数索引, 描述2的行数索引: 列数索引, 以此类推
      • 权重:描述1的融合比例,描述2的融合比例
      • 迭代止步于:精细度
    • 例子:
      • parameters提示词:
        • ((ultra-detailed)), ((illustration)), 2girls
        • AND ((ultra-detailed)), ((illustration)), 2girls, black hair
        • AND ((ultra-detailed)), ((illustration)), 2girls, blonde hair

优质模型

模型Safetensors

风格化Lora