Stable Diffusion進階 -- X/Y/Z plot
閱讀時間約 6 分鐘
今天來聊一個我覺得是Script（腳本區）裡面最好用，也是最常用，但是有點複雜的進階功能，X/Y/Z plot。
前言
很多時候，我們有許多重複跑圖，但是一次只改一點點的需求，例如你算到了一個你很喜歡的角色形象，想要使用一樣的提示詞，但是一次改一點東西，例如改變髮色比例，更改服裝，更改一些動作，然後製造大量的圖用做訓練LoRA的範例圖。或者單純是想跑出一個你更喜歡的變體。
或者，你剛訓練完一個新版的LoRA，想要比較新舊版之間的差別，例如權重高低時影響畫面的程度，CFG Scale不一樣會造成什麼改變，改變提示詞會不會被新版LoRA覆蓋掉。
在什麼都不知道的情況下，我們只能一張一張生產，等上一張算好之後再手動更改提示詞，然後繼續跑下一張。這種作法不只無聊，也很容易出錯，如果要測量的選項太多還會累死人，消耗時間與熱情。所以Automatic1111非常貼心地幫我們準備了一個功能，讓我們可以一次跑出大量有細小差別的圖，那就是X/Y/Z plot。
用法
X/Y/Z plot是什麼意思？它的XYZ指的是，我們可以最多設定三種方向的變數讓我們跑圖，例如X方向上選擇提示詞，Y方向上選擇Sampling Steps，Z方向上選擇模型，這樣就能測試在不同模型上，不同Sampling Steps對上不同提示詞所造成的影響。
舉一個例子，當我算出了一個猛男戰士之後，想要快速嘗試不同動作加上不同衣著上的表現，我們就可以選擇X方向上是一組動作提示詞，Y方向上是一組衣著的提示詞。
當我們在Script選單選擇X/Y/Z plot之後，會出現這樣的選單：
打開X type，裡面有一堆選項，裡面比較常用到的是：
- Nothing：什麼都不做
- Steps：訓練步數
- CFG Scale：CFG程度
- Prompt S/R：提示詞搜尋並取代
- Sampler：採樣器
- Checkpoint name：模型
- Styles：你儲存的提示詞
這裡面Prompt S/R是最常用，但也是最難理解的選項，它的用法就是用逗號隔開一組提示詞，而第一個提示詞必須符合一個你的正面或負面提示詞，只要它能找到，就會在之後的圖取代這個提示詞。
例如我的正面提示詞中有(resting)這個提示詞，我就能用這樣的Prompt S/R來取代它：
(resting), (sitting), (standing), (fighting), (angry), (riding horse)
於是Automatic1111就能先跑出該角色休息的圖，然後下一張換成坐下的圖，以此類推。
而且X/Y/Z plot並不限制你只能用一次Prompt S/R，所以理論上XYZ三個軸都能用不同的詞來探索。以我的例子，我的X/Y/Z plot會像是這樣：
而我為了讓每次跑的時候出現的圖盡量產生差異，我會勾選Keep-1 for seeds，讓每張圖都使用亂數種子算圖。
當你按下Generate鈕之後，就可以去睡個午覺了，通常一次都可以跑個十幾二十張。等到你回來，Automatic1111會給你一個拼接的預覽圖：
在這圖上，從左到右是X軸，從上到下是Y軸。 而這些算出來的圖，則是會放在一般圖生圖的目錄內。
LoRA比較
我個人在用X/Y/Z plot時，最常用的情況是在訓練LoRA時。當我們用了不同的素材，不同的參數或不同的程式版本烘焙LoRA的時候，比較新舊版本的優劣，尤其是LoRA在不同模型時能否正確產生我們要的角色，又不會強烈改動模型風格，就是決定人物型LoRA品質的指標，這時候X/Y/Z plot就非常有用。
例如我想要查看我的舊版LoRA與新版LoRA在不同模型下，不同動作的樣子，我就會設定成：
- X軸：Checkpoint name => 三個不同模型
- Y軸：Prompt S/R => 五個不同動作
- Z軸：Prompt S/R => 新的與舊的LoRA，權重都是0.3
下面就是我跑出來的成果：
預覽圖會有兩種版本，檔案較小的JPG檔，和非常巨大但無失真的PNG檔案。要做深度比較的時候，可以開啟PNG檔在大螢幕上仔細比較。
另外，LoRA自己也能跟自己不同權重做比較，讓你找出在不同模型下，哪個權重是甜蜜點：
順帶一提，我的舊版LoRA在權重0.8的時候就全部崩潰了，不管是哪個模型，出來的動作與背景都一樣。這表示舊版的LoRA品質不佳，而在我新訓練的LoRA上就不太會出現這種情形。這就可以讓我有足夠信心了解我的新版LoRA品質較穩定，可以順利取代舊版。
結語
以上就是我常用的X/Y/Z plot情境，希望可以節省大家手動輸入各種設定，無聊等待跑圖出結果，然後又改詞改設定再跑的時間。
祝大家AI算圖愉快！
進階技巧目錄：
- Stable Diffusion進階 -- 製作角色設定圖
- Stable Diffusion進階 -- 轉換線稿/漫畫稿
- Stable Diffusion進階 -- 常用網站
- Stable Diffusion進階 -- CLIP Skip 2
- Stable Diffusion進階 -- 臉崩修復
- Stable Diffusion進階 -- X/Y/Z plot
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而那些較為底層的，或是專給高手使用的更新項目我就不細說了。
在我們上一篇文章中，提到了生成AI Art QR Code的方法。今天這一篇中我們要實戰另一種生成AI QR Code的方法。上一篇的方法需要由經由 X/Y/Z測試去獲得最佳的參數，且套用不同的Model/Lora都需要去找最佳的甜蜜點，這樣難免比較累一點，今天我會介紹一個方式，是相對比較穩定的做法
Vlad Diffusion（下略Vlad）和 Automatic1111（下略A1111）相較：
優點
1. 介面優化
2. 效能優化
-針對 Torch 2.0 優化
-使用 SDP（Scaled Dot Product）優化運算，無須 xFormers 也可顯著提升效能、降低
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以下講一些有關stable diffusion webui的幾個小操作，都不難，也都很實用，也許其實你早就知道了，這些都不是什麼驚奇的事，但我發現似乎並不是所有人都知道這些事。
這些真的都是一些雞毛蒜皮的小事，不足以獨立寫成一篇教學文章，所以我就簡單的匯整一下就好。
stable diffusion 是一款AI繪圖軟體，你可以免費把stable diffusion算出來的圖免費拿來商用，但是像我的電腦因為顯卡太舊而無法快速運行，而浪費很多時間，你只要準備一個google帳號即可。
先說結論：
演算Img2Img時，Sampling Methods（取樣方法）中Karras類型比較忠於原圖，非Karras類型比較放飛自我。
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