Stable Diffusion提示詞 -- 相機角度
閱讀時間約 2 分鐘
下面是Stable Diffusion常用提示詞中的攝影機、相機角度。
在SD裡面，控制攝影角度是很困難的事情，在沒有使用諸如ControlNet的openpose來固定角色的姿勢跟角度之下，很難抓到很好的位置。甚至在很多複雜的openpose控制下，人物肢體變形也是很常發生的。
這邊是幾個經過實測，可以顯著改變攝影角度的提示詞，通常都要加上非常高的權重（1.2以上）才會出現。而且最好不要搭配任何強化細節或五官的提示詞，否則會常常變成無趣的正面肖像照。
如果怎麼測試都出不來想要的攝影機位置，可以試試看移除掉大部分的負面提示詞，等確定效果能出來之後再慢慢加回來，或者使用
Stable Diffusion進階 -- 提示詞矩陣
來測試。
extreme long shot, long shot / 長鏡頭
medium shot / 中鏡頭
medium close-up, close-up / 近拍
extreme close-up / 超近角度
establishing shot / 情境照 / 用圖說故事
point-of-view / 第一人稱視角
high angle shot / 俯角
overhead shot / 俯角
wide angle shot / 寬角度
Dutch angle shot / 斜角構圖
from above / 俯角
from below / 仰角
side view / 側面 （成功機率低）
from behind / 背影照
selfie / 自拍照
另外，組合以上的攝影機位也是有可能的，但是成功機率不高，尤其是真人模型，因為缺乏這種組合機位的訓練圖，所以出不來也很正常。
可以先從動漫模型出圖之後，改用ControlNet的openpose加上depth來固定人物角度，再用真人模型重畫。
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這是張老師的第三本書，我想前二本應該也有很多朋友們都有讀過，我想絕對是受益良多，而這次在書名上就直接點出，著重在從投資的角度來切入
Stable Diffusion Online是網頁版的Stable Diffusion AI圖像生成工具，省去了繁瑣的安裝和設定步驟，可以無限生成圖片，且不用註冊就可以免費使用，更棒的是還可以商業使用，為使用者提供更便捷的圖像生成體驗。
在 Stable Diffusion 中有時人物的大小遠近好像很隨機，除了用 ControlNet 其實可以利用 prompt 輸入 拍攝電影的鏡頭控制術語用來控制距離及角度。
Generative models have made remarkable strides in recent years, enabling machines to create diverse and realistic content across various domains. Amon
stable-diffusion-webui AUTOMATIC1111在近期更新到1.6版了，我在本文中列出較重要的8個有感且實用的更新項目。
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。
這個應用情境可能是，如果你有自己的產品想要以QRcode來行銷，而「文生圖」（txt2img）的結果又無法與你的實際想像契合時，那麼用你的實際產品做為基底的圖生圖（img2img）QRcode就是一個不錯的選項。
ControlNet發布了1.1新版本，新增了許多不同的model，本文介紹運算大圖時非常好用的Tile Resample model。
本心得介紹MultiDiffusion with Tiled VAE插件以及通用的提升效能設定。
可能是這個問題太過基本，所以網路上幾乎沒有人在提問或回答，但我一開始嘗試Stable Diffusion時，常會遇到一個令我困擾的問題----紫色斑塊。
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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