Stable Diffusion練習，草地唸書
這篇是
草地唸書 -- Stable Diffusion繪製
的製作過程紀錄。
這篇要來紀錄將幾個AI算圖技巧綜合起來之後，如何得到「草地唸書」的完成圖。
首先，這張圖中用了兩個角色LoRA。為了不讓不同的LoRA彼此污染角色造成雙胞胎效應，有許多不同的外掛可以幫助我們分割畫面，在不同區塊使用不同LoRA。我主要使用的是Latent Couple加上Composable LoRA。由於Latent Couple使用的語法跟Automatic1111一致，就不用再額外學一個新的語法。
首先我使用最簡單的左右分割法，將畫面切成對等的兩半：
然後依照它的說明用法，用兩個AND關鍵字將提示詞切分成三個區塊：
(best quality), (masterpiece), fantasy, 2girls lay on the grassland, friendship, overhead shot AND
Hana wearing white kimono and red short skirt, slight smile , 2girls lay on the grassland, friendship, overhead shot <lora:Haha40:0.4> AND
Cheefuyu wearing intricate blue kimono and head decoration, closed eyes , 2girls lay on the grassland, friendship, overhead shot <lora:Cheefuyu25:0.4>
在這組提示詞裡面，三個區塊都必須有一樣的敘述 2girls lay on the grassland, friendship, overhead shot（兩個女孩躺在草地上，友誼，正上方視角）當作背景鋪墊，否則會出現壞掉的畫面組成。
在規定尺寸768x768的情況下，可以跑出人臉還算可以的半成品：
這時候將圖傳入Inpaint繼續打磨，分別圈選兩個角色的臉部，然後用他們各自的LoRA來進行低強度重繪，Denoising strength選擇0.3以下，並且選擇Inpaint Area：Only Mask放大臉部繪製之後再縮小，得到精緻的臉龐。
接著，為了練習Inpaint Sketch， 我在圖的左上角草草繪製的一本打開的書：
然後使用Denosing strength 0.75來重繪該區域，挑選覺得可以的圖繼續最後一步。我需要用Outpaint的手法擴展左右兩邊的畫面讓圖片尺寸適合放在桌面上。所以我將圖傳入繪圖軟體，擴展圖的左右邊界並填入黑色底色，之後放回到Inpaint並選取左右兩邊，然後用簡單的Outpaint手法跑了幾張之後得到喜歡的效果，最後把成果圖放大兩倍後輸出。
在這次練習裡面，我使用了這些方法：
- Latent Couple加上Composable LoRA建立基本圖。
- 將圖傳入Inpaint，將圖中角色的臉精修一番。
- 使用Inpaint Sketch，做出圖中的其他小物品。
- 使用簡單的Outpaint手法，將圖擴展開來。
- 打開繪圖軟體，修掉多餘的肢體，手指，調整角色的瞳孔顏色。
- 使用Extras的Upscale方法，將圖放大到合適的尺寸。
祝大家AI算圖愉快！
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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
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內容從基礎安裝開始講解，亦包含實際操作過程與圖片範例。
為免侵犯敏感人物的肖象權，內文以川普換與拜登做為例子。
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。
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Getty Images推出AI圖像生成工具,與Nvidia合作保障版權
圖片供應商Getty Images日前宣布,將與晶片大廠Nvidia合作,推出名為「Generative AI by Getty Images」的AI圖像生成工具。該工具運用了Getty Images豐富的授權圖片資料庫
中二病少女這次去了外星球，化身複製人大軍，身穿帝國的暴風兵裝備，這次一樣用realistic fantasy模型，再搭配其他的(你知道的專作瑟瑟圖的那種模型)試試看效果，去呈現荒涼外星球的戰鬥。但星際大戰的光劍始終都很怪很可笑，等下可以看。 這次表情沒下提示詞連笑都不笑，同伴倒下也呈現呆滯狀，表現的
本文探討了反向詞（Negative Embedding）的概念，並介紹了在 Stable Diffusion WebUI 中使用的幾種模型，包括 EasyNegative、bad_prompt_version2、bad-hands-5 和 Deep Negative V1.x。這些模型的主要目的是在
txt2img 時，會用 512、768 等等大小來測試算圖，反覆迭代找到一個適合的 prompt 和參數組合。如果想要以此組合算出高解析度的圖片，直接調整長寬會遇到畫面跑掉的問題。該如何在固定構圖的情況下增加圖片的解析度呢？本文提供三個方法讓大家嘗試看看！
這次的測試純粹是我個人好奇同一組繪圖prompt分別使用在真人風格與動漫風格的model下，會有什麼差別?
真人風格的model使用Basil mix，動漫風格的model使用anything-v4.5。Lora來源為C站的瑪奇瑪Lora。
本教學使用Automatic 1111介面
AI繪圖風行至今，網上已有不少中文教學，包括教導如何訓練LoRA、LoCon等模型的文章，而訓練上述模型時，通常會經過一道「Preprocess Images」工序，中文稱為「圖片預處理」。
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。
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