黑暗精靈 - Stable Diffusion大圖/雜談
NVIDIA驅動程式最新版本532.03
因為NVIDIA驅動程式最新版本532.03據說在Windows 11環境下能大幅提升Stable Diffusion的inference效能（簡單的說即是算圖效能），所以我更新了驅動程式後想測試看看。
先說結論：好像有，又好像沒有，總之希望有。
因為只是測試，所以這次的正面提示詞寫得很簡單，且剛好又想試試看能否畫出《天堂II》的黑暗精靈，於是+/-提示詞如下：
+master piece, dark elf, lineage 2, female, dancer, grey skin, gray skin, blue skin, pale skin,-bad-hands-5, ng_deepnegative_v1_75t, (extra fingers, deformed hands, polydactyl:1.4), (low quality, worst quality:1.4), (monochrome:1.1), (greyscale), watermark, text, blurry, jpeg artifacts, cropped, normal quality, signature, username, artist name, cartoon, canvas frame, lowres, (disfigured), (bad art), (deformed), (extra limbs), (b&w), weird colors, (duplicate), (morbid), (mutilated), mutated hands, (poorly drawn hands), (poorly drawn face), (mutation), (ugly), (bad proportions), cloned face, out of frame, gross proportions, (malformed limbs), (missing arms), (missing legs), (extra arms), (extra legs), fused fingers, (long neck), lowres, (grayscale), (skin spots), acnes, skin blemishes, (age spot),
同樣地，這次仍在玩這篇心得
ACG LoRA的寫實風運用 - Stable Diffusion
中先用SweetMix算小圖，再用FantasticMix搭配ControlNet的tile_resample和MultiDiffusion插件進行放大的流程，不過這次沒有使用LoRA模型。
成果如下：
黑暗精靈（？）大圖
原本4608 x 6912解析度的圖可由此連結前往imgur下載
＊不確定網站會保留圖片多久，如果連結失效可留言提醒我重新上傳。
＊不確定網站會保留圖片多久，如果連結失效可留言提醒我重新上傳。
這次測試的心得
個人覺得正面提示詞比較簡單時，ControlNet的tile_resample效果更佳。另一方面，Stable Diffusion不懂得點到為止的老毛病依然存在。
以下是幾個問題處和手動修正後的對照：
1. 衣服材質貼到皮膚上
2. 嘴唇紋路太過明顯
3. 添加過多的瀏海髮絲
4. 頭髮紋路貼到長手套上
這次測試是把512 x 768 的圖經過二次3倍放大，所以修正方式是把一次放大的圖局部覆蓋至二次放大的圖，不過嘴唇例外，是直接在繪圖軟體中後製。
提示詞「lineage 2」竟然有用！
這次測試最出乎我預料的是「lineage 2」（天堂2的英文）提示詞的效果非常明顯，而且無論是ACG風的SweetMix還是寫實風的FantasticMix都有效果。所有設定相同，差別只在有無「lineage 2」的對照圖如下：
搞怪的是，「lineage 2」加上「dark elf」（黑暗精靈的英文）提示詞，能讓衣著、五官、體型、髮色、身材等都更趨近《天堂2》的黑暗精靈，但偏偏最重要的膚色畫不太出來，並且不使用「lineage 2」提示詞時反而更能讓「grey skin, gray skin, blue skin, pale skin,」等提示詞發揮作用，讓膚色更趨近於黑暗精靈（只有SweetMix可以，FantasticMix則是畫出很搞笑的結果）。
整體而言還是很滿意。
補充
以下是產生512 x 768小圖時的設定，如果直接貼在Vlad Diffusion的正面提示詞中然後按提示詞框右邊的箭頭可直接套用。A1111的話可能要自行手動套用。
master piece, dark elf, lineage 2, female, dancer, grey skin, gray skin, blue skin, pale skin,Negative prompt: bad-hands-5, ng_deepnegative_v1_75t, (extra fingers, deformed hands, polydactyl:1.4), (low quality, worst quality:1.4), (monochrome:1.1), (greyscale), watermark, text, blurry, jpeg artifacts, cropped, normal quality, signature, username, artist name, cartoon, canvas frame, lowres, (disfigured), (bad art), (deformed), (extra limbs), (b&w), weird colors, (duplicate), (morbid), (mutilated), mutated hands, (poorly drawn hands), (poorly drawn face), (mutation), (ugly), (bad proportions), cloned face, out of frame, gross proportions, (malformed limbs), (missing arms), (missing legs), (extra arms), (extra legs), fused fingers, (long neck), lowres, (grayscale), (skin spots), acnes, skin blemishes, (age spot),Steps: 20, Sampler: DPM++ 2S a Karras, CFG scale: 7, Seed: 704885009, Size: 512x768, Model hash: 76385703e8, Model: sweetMix_v15, Clip skip: 2, Token merging ratio: 0.3, Token merging ratio hr: 0.3
相關模型、插件等的連結和使用心得可在
ACG LoRA的寫實風運用 - Stable Diffusion
中找到。
雜談：Stable Diffusion - XL
最近stability ai正在測試下世代的Stable Diffusion - XL，據稱可使用更直覺式的簡單提示詞算出更好的結果，且手腳部位的正確度大幅提升（這才是重點！）。現在可在ClipDrop的網站試玩，但每生一張圖就要等很久才能再升一次張。
雖然我對使用這次測試的正面提示詞產生的結果不甚滿意：
據說XL骨子裡更像Midjourney，所以才是SD-XL而不是SD-2。但如果目前既存的SD模組和插件都不支援的話，我們這些玩家可就頭大了呢。
—stability ai不如想辦法先把目前的手腳問題搞定？
祝大家算圖愉快！
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跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
最近在嘗試使用不同的AI生圖方式混合出圖的方式，採用A平台的優點，並用B平台後製的手法截長補短，創造出自己更想要的小說場景，效果不錯，現在以這張圖為例，來講一下我的製作步驟。
生成式AI工具即將邁入三年，除了ChatGPT以外，也進化了許多GenAI工具，如Sora影片生成等。
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從詠唱魔法師Prompts的玩家或職務，AI浪潮持續推進下，SD-WebUI並沒有停滯或被淘汰。
結果告訴了我們一件事情...
Stable Diffusion 的 Mov2Mov 套件是一個非常強大的工具，讓你可以自動化和簡化視頻轉換過程。這個套件特別適合那些希望在視頻中進行面部替換、添加配件或改變角色外觀的人。這裡是關於這個套件的一些詳細介紹：
功能和優點
自動化視頻轉換：
Mov2Mov 可以自動化視頻到
微軟的AI繪圖程式又改版了，
嘗試給它比較複雜的指令，好像有變聰明些，
這幾張在夢幻森林裡的仙女都蠻美的，而且手指的數目都正常。
（禁止轉貼、轉發、抄襲，有任何需求須經過本人同意）
接著是填充精靈針，原本想要讓額頭澎，諮詢後發現額頭本身不凹，打夫妻宮修順臉型即可，我會選精靈針完全是個人覺得比較有安全感。
有摸過舒顏萃結節跟聽說過伊漣絲凹凸不平，個人有些謹慎所以評估後只想打精靈針。
你們多方評估一下打自己喜歡的，因
隨著人工智能技術的發展，AI 繪圖已經變得常見。Fast Stable Diffusion XL on TPUv5e 是在 Hugging Face 平臺上建立的演示模型，使用 TPU v5e 運行 SDXL 模型，大幅提高了圖像生成速度，生成一張 1024x1024 圖像只需約 10 秒。
為了配合小說「烈火之心」試閱章節（四） -- Stable Diffusion繪製 的情節，我需要生成一副高動態的唯美圖樣，為此我使用了幾個技巧做到，就在這邊記錄下來以為後用。
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一名少女從蛹中躍起，頭一甩，銀白秀髮隨之散開，完美的少女軀體隨著漸漸褪下的白霧衣裳顯露而出。
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Tensor Art 使用 Stable Diffusion 的各種模型，也能使用ControlNet 和 LoRA功能，根據使用者的輸入來文生圖、圖生圖，生成各種風格的高質量圖像，包括人像、動人的風景、創意的抽象畫等。
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