「如何控制AI？」增幅器與後處理！我有魔豆，你是傑克嗎？

本篇基於2023/07/30，Leonardo.Ai官方DC中文區的MasterClass大師課實況精華影片的內容來整理，目標對象是使用過AI繪圖工具，但對其底層邏輯沒有概念的朋友。特別針對Leonardo.Ai的用戶。用盡量簡單的方式來講述，深淺結合幫助你在使用上能獲得更高的掌控度。

基於 Stable Diffusion 開發的各家AI繪圖工具大同小異，即使平常不是使用Leo的朋友，相信這些基本概念多少也能幫助到你。

對完整版有興趣的朋友也可以到 Leonardo.Ai 官方YouTube頻道觀看VOD！

文章內容的排列順序與精華會有些微不同，並且省略大量實操部分，想觀看時操範例的朋友可以點選影片章節分段來看，希望可以達成方便閱讀的目的，歡迎在閱讀後留下你的建議！

今天會介紹除了基礎控制項之外的，兩種我稱之為增幅器的功能，Prompt Magic 魔法提示詞、Alchemy 煉金術；以及兩種在生成後可以繼續對成品進行調整修飾的方法，Seed 種子、Canvas 畫布。

但首先，我們先來回顧一下、補充上次沒有說完的，關於 diffusion model 底層邏輯的概念。

擴散的散，是散布的散

為什麼會用diffusion這個字來取名，有可能是因為它的那個計算方式的結果，是一個分布性的結果。

引用自李宏毅老師的上課錄影

上圖可以看到它左邊的生成工作流程，我的prompt只說了我要一隻在奔跑的狗，有時候我們的prompt不會包含整個畫面裡面所有的東西。

畫面裡面的訊息量是很大的，包含背景、主體、時間、風格、動態等等，一個畫面能表述的細節太多太多，但你的prompt就是沒有那麼大訊息量，剩下的部分，就要靠AI來去做生成。

它的資料庫裡面可能原本在訓練的時候，會有很多很多的不太相同的「奔跑的狗」，所以對我們現在用的AI生圖模型來說，它沒有「唯一標準答案」這種東西，它的答案是一個分佈性的結果，AI會從這個結果裡面，去盡量找出它認為是貼合這個答案分佈範圍的結果，來呈現給你的成品。

比方說：

你的 pormpt 是 a oriental beauty，你心中已經有個想像，可能是林志玲，可能是林黛玉，結果AI給你吐出來一罐烏龍茶包裝的成品。
正在你覺得WTF的時候，仔細一看發現罐子上面印有歪七扭八的美女圖。
但當你換個模型再算一次，可能會是一幅山水美景的照片，沒人，也沒茶葉。

這是為什麼AI生成圖片永遠不會重複的其中一個原因，然後也是為什麼有時候，你會覺得它生出來的東西，跟你想要的不一樣的其中一個原因。

它的這個公式 P(x|y) 讀作 P of x given y，當給定y時x的條件概率，那個y就是你給出去，去做雜訊干涉的那些指令，包含 controlnet、prompt、包含你選的模型裡面原本訓練的內容，x則是它吐出來的生成結果。

有這概念會稍微幫助你理解，為什麼AI會出這樣的東西給你？有時候可能是你的 你給的干涉不夠準確，有時候多算幾次，讓那個分佈結果他再多跑幾次，也許有可能會把你想要的東西調出來。

阿Ａ，我不想思考了

接下來就開始介紹，Leo 裡效果顯著的兩大增幅器：Prompt Magic 跟 Alchemy。（實況時間點以後上線的 PhotoReal 等新功能這篇就暫不提及）

還在絞盡腦汁寫不出精美又豐富的畫面嗎？怎麼寫prompt人物都不夠好看嗎？畫面灰灰糊糊顏色不夠飽和嗎？想要的風格不知道該如何寫成英文嗎？不想再查資料，不想學英文，也不想另外開著GPT了嗎？

只想在忙碌生活中，刷幾張美圖開心一下的你，打開PM就對了。如果你在Leo有付費，那麼你還可以點開 Alchemy，搭配PM一起使用，讓快樂輕鬆加倍！

現在，你只需要告訴AI最簡單的幾個提示，剩下的交給它就行了。
你不需要想太多，也不應該想太多。

簽下去，就對了。（不

作為增幅器，他們的功能強大，卻也蠻橫，有時候結果固然漂亮，卻不是你想要的，因此多多練習去掌握它們、熟悉它們，對使用者們而言是非常必要的。而閱讀接下來的介紹，可以讓你更快地了解這兩項功能。

魔法提示詞（PM）

Prompt Magic

先從這個東西的基礎開始講，下面這張圖是從它原始插件的發佈者 Gustavosta 給的那個範例上面摳下來的。

PM它就是幫你去補後面的東西，你會看到它有可能會是補出來這樣三種結果，不一定會是甚麼風格，隨機補出一堆prompt。

那它本身是什麼？它本身是一個語言模型，被訓練用來產生prompt的語言模型，用來讓AI更知道要從哪一個範圍內去找答案分布，進而獲得更穩定或更精美的圖像。

如果你把那個PM的那個數值開得太大的話，你原本寫的prompt可能會被它後面補進去的prompt蓋掉，這個原因是每個詞的權重不一樣。也許你想要的那個風格，它本身的權重就偏低了，它的資料量就偏少了，然後PM幫你補的東西，如果說它補了一個風格很強的，它資料量很大的，就有機會把你的蓋過去。

它的原始版本是用大約8萬組從一個叫 Lexica 的網站上面去提取prompt的數據來訓練的，簡言之，它是用了大量別人生出來穩定的prompt，來去做這個語言模型的訓練。

然後目前Leo的PM已經到了第3版了嘛。

我不知道是不是這樣，但是我感覺現在2版跟3版，應該是官方用我們本身(用戶)社群生成的這些prompt，來去訓練的語言模型。它可能會更適合Leo，所以2版跟3版用起來的效果非常好。

PM它這些補的東西會跟著這張圖的 seed 走，所以如果你用同樣的seed＋同樣的prompt，原本有開PM，你再開的時候，它一樣會算出同樣的東西，因為補進去的prompt是一樣的。

沒有鎖定seed的話，它每次補進去的東西是隨機的。

在Leo通常我比較建議你在開PM的時候，開著算幾輪後，可以把它關掉再算個一兩輪，對比看一下你現在的prompt，如果沒有靠它來補的話大概會是什麼樣子。順便可以思考一下PM可能補了那些詞進去，這會幫助你提升寫prompt的能力。

這樣的作法僅限於Leo。

因為如果你在 SDwebui 上使用，生成資訊裡是會顯示它補了啥的。我其實不是很明白Leo選擇不顯示PM補詞內容的決定。

Leo的翻譯蒟蒻

Leo上面有一個東西叫作 Prompt Generation，它其實也是語言模型，但是它跟PM的強度完全不一樣。

它只是把你輸進去的東西——不管你用什麼語言——它會幫你翻成英文，但它通常轉出來的會是句子類型的描述性文本，也就是自然語言。但目前幾乎基於SD1.5 訓練的所有模型，它們的文字編碼器都不吃自然語言，因此建議PG轉完後還是稍微手動整理一下。

煉金術

講 Alchemy 的話，不可避免要先跟各位聊一下，什麼是 Pipeline？

ComfyUI的工作流

這一整個生成過程就稱作 Pipeline。

這些東西放在什麼樣的位置，安排的是什麼樣的內容，這個就是pipeline。所以其實我們平常在用的，那個文生圖的部分，它也屬於一種pipeline。

同樣的任務，有很多不同的pipeline選擇

然後我們再回到 alchemy 那邊，它有很多的很多的預設置可以選，可能在你的prompt 進模型之前，會經過一些……比如說更接近自然語言的 text encoder，或者是它可能會在前面加上一些什麼樣的顏色、什麼樣的風格，也有可能是加在出圖之前，中間卡了一些東西，所以它的風格才可以即便你不去寫、不去指定，也會有肉眼可見的強化。

因為 Leonardo 對他們提供的這些 pipeline 內容結構並不公開，所以以上屬於我個人的不負責任猜測XD。

這樣有看得出來差異嗎？用的模型是 Absolute Reality v1.6。

如果我用 Photography 的這個這個預設的話，它的成品質感就會很真實。prompt 沒有更動的情況下，如果我是用 Anime，像背景的部分，它就會多少帶一點很有細節的動畫的感覺。這樣的效果就是靠那個 alchemy 給你的那些preset 它幫你去做出來的。

我自己在算人像，或者是需要景比較遠一點、人物稍微全身一點的那種構圖時，通常都是用那個 Environment 在算的。

如果是已經有使用過的人，應該有發現到，它在人像的表現上，有很大程度的提升。它的穩定度是很高的，一方面是因為它做了很多的 preset，一方面是因為它會自動放大(upscale)。

當你的像素越高的時候，AI可以做到的精細度就會越高，這是為什麼 alchemy 它成圖會比較穩定的其中一個原因。

有一個按鈕叫 Expanded Domian，開啟的時候它會讓AI比較根據你的 prompt寫的東西來生成，關掉就是讓它本身的 preset 發揮更多的功用。

因為你開 alchemy 的情況下你不能調GS嘛，所以它其實有點類似GS的感覺。

然後那個 Contrast Boost……這個東西呢，官方說明是說它影響的是畫面的動態，我自己的感覺是，如果把它開到 1 啊，你的人很大幾率就是站著，它會比較僵硬，單純算景或是動物都還好，算人物會蠻明顯。

如果你有特別希望指定的動態，比方說跳舞、跳躍，可以試著把它關 0.5 或者是關掉，人物比較不會站得跟柴(ㄘㄚˊ)頭(ㄊㄠˊ)一樣。

假設你今天是想要加入一些畫家的風格，如果你有測試到風格很容易被吃掉的畫家的時候，我會比較建議你用 Illustration 或 None 的 preset，然後把Resonance 調在大概5以下，再把這個 expanded domain 開起來，它會儘量照著你的prompt來走。

如果是你用攝影啊、或者是 filmmaker 這些風格的話，因為這些風格本來就比較偏寫實，就不一定要用上述的 illustration 這個 preset。

預設的 Resonance 是 15，官方建議是設在 13 到 15，目前我個人體感，10 以上通常風格固化比較嚴重，5 以下在斜線描繪上偶爾變成一段一段的(見下圖)，請依需求斟酌調整參數。如果你在prompt裡寫有非常想要的風格，比較不建議開超過 10。

還有一個辦法是，如果你開 alchemy 時它真的就是被吃的很嚴重的時候，你就把這個prompt，搬到前面 > 框起來 > 然後下個權重，千萬不要浪費了 alchemy 可以設權重的這一點。

下到 1.5 其實就很重了，除非你很確定會有什麼結果，或是你很想嘗試就是東西一直出不來，你想嘗試再壓高一點，不然不建議下超過 1.5。因為你往上去壓的話，它可能會發生過擬合的情況畫面，不會變得更好，只會變得更糟。
（下次有時間再講過擬合('・ω・')）

有時候我也會組合著用。當你需要很強烈的光影效果，可是生不出來的時候，可以考慮進去 alchemy 轉一圈，讓 alchemy 幫你做對比、幫你做光影，再出來用其他的模型去 run 一遍，消掉 alchemy 的固化風格。

擴散的擴，是……🤔

阿Ａ，你再仔細想想

這邊再多講一下，擴散的這個東西，固定 Seed 為什麼可以去修正圖？為什麼它可以去微調圖？

這個就是擴散模型在做的事情。

它在想它有的那個雜訊可以變成甚麼，在一定的步數之前，那還是很糊的一個畫面，當AI一步一步剔下去在做細節的時候，它就是在想這個東西看起來很像什麼？跟它資料庫裡面學過的東西，去比對，像是什麼？它就朝那個方向去算。

就比方說你現在看到這朵雲……你覺得它像什麼？

圖片來源 : 網路

如果今天你是AI、或我是AI，假設這朵雲是雜訊，我要去想，如果要把東西再做得更具象一點的時候，它可能會是什麼……實況的時候收到的答案大部分是河馬跟佩佩豬，這是我沒有料想到的。難道不是鱷魚嗎？

同樣的畫面，AI會去做不一樣的嘗試，這就是當你固定 seed 的時候，你可以去讓它去微調的東西，它會想辦法，根據你給的干涉，再去做一些別的嘗試，但不改變它原本的初始雜訊。

種子

Seed

不是這個種子

你的每一張圖、AI的每一次計算，它都會有一個 Seed，可以這樣說，Seed 是它的生成軌跡，記錄AI的思考方式。

上次有講到說，我們成圖是怎麼樣成的嘛。

Seed 記錄的就是AI怎麼去思考，要剔哪些東西？要留哪些東西？這格像素要留下什麼顏色，它旁邊的像素要留下什麼顏色。它記的是這樣的過程。

所以為什麼用同樣的prompt、同樣的設定，你只要鎖定 seed 它就可以100%還原出那張圖，因為它是把整個過程整個記錄再copy回去，復原了那次生成的整個過程。

假設我現在算了一張圖出來，我覺得構圖很好，但是我可能有些細節想要調整，這個時候就可以利用seed來做。不需要一直重算，因為重算的時候可能會差距太大，遠沒有原本那張只有小瑕疵的圖讓你滿意。

再換個說法，就是我告訴AI說：「你這次的想法不錯。但是有一些小地方，你可能再重新想一下。」大概是這樣的感覺。

在Leo這邊可以從生成頁面，已生成的最右邊找到三點圖標的按紐，點開有個 copy seed，或者是你在圖片的資訊裡面也會看到它的seed。

在SD則會直接顯示在圖片資訊裡，透過PNG info也可以查到。

那為什麼我們在固定 seed 的時候，它可以去做微調？

假設我今天輸入了一組prompt進去，然後它就開始找路，走到底就生出了一張圖，而這個生成結果是A。

畫完沒留，從影片截圖...bare w/ me guys

然後我改了一點東西，例如在prompt裡加了一些斜線，它有可能會變成結果 B。

你改動的東西越小越少，它跟原本出來的那個結果 A，就會越接近，但是你改動的東西越多越大，它就有可能從這個小微調的 B，變成差很多的 C。

改動的東西如果太多，任何東西——任何干涉手段，假設你有放一張圖進去 i2i，在固定 seed 的情況下，你把圖拔掉了，或者是你原本畫布尺寸是640x832 你把它改成1024x768，這都屬於超大改動。

改動太大的時候，它就直接會去走別的路。

所以，我會建議，你想要固定 seed 去微調，或者是想要試試看固定seed後，可以做到什麼的時候，起碼要做到三件事情：

• 不要換模型
• 不要改畫布尺寸
• 不要把整個prompt換掉

上次在講基本原理的時候，我有講過一個很重要的事情，你的那個畫布尺寸，是最直接影響到你初始雜訊的分佈。所以如果今天你把一個圖從 3:2，改成 9:16，它整個初始雜訊都不一樣了，你固定那個seed就沒有意義了。

這次精華下集裡，我也說到最嚴重的是模型不一樣這件事情……其實嚴格來說，這三件事都一樣嚴重，都超級嚴重。

模型不一樣，seed報廢；
初始雜訊有變，seed報廢；
prompt全換掉（甚至我可以說，只要prompt的變動超過10%），seed報廢。

這個就是seed的功用，它除了鎖定它當時的想法之外，就沒有別的了。

更準確的解釋應該是，它代表初始雜訊的隨機碼，但我自己在剛學的時候發現，用思考過程來解釋AI算圖的 seed，對我而言更容易理解一點。
歡迎跟我分享你是如何理解 seed 的。

有時候你甚至還可以去……其實這個意義不是很大，但我有時候會這樣玩，譬如說現在有張圖的seed尾數是78，我可能會把它加到88，手動更改 seed，然後看看他會給我什麼。

我有時候算出來的東西，確實不是很好的時候，我可能會開始去玩那個seed的數字。

Leo的隱藏種子

應該蠻多Leo用戶有注意到，在Leo同一批算了四張圖時，長得不一樣，那就應該表示說，這四張圖的思考模式是不一樣的，也就是說 seed 就應該不一樣。

但是我回到Personal feed去看它的資料，這四張圖在顯示的時候，是一樣的seed，這沒有道理啊？🤔

其實，是因為Leo它對 seed 的顯示，有一些奇怪的問題。實際上這四張的 seed 是不一樣的，它顯示出來這個seed，是這一批的第一張圖的 seed。
第一張是你最右手邊那一張，那個是第一張。

那其他的怎麼辦？如果我喜歡的是第三張好了，我要怎麼去找到它的seed？

這個就要感謝，我們中文區的大家，一堆人很努力地研究出來了，到底怎麼辦！

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它實際上是這樣：

它把第一張當作這整批的一個代表，然後他的 seed 就是 +1 +1 加過去，算八張 就是一路從第一個號碼一直加，加到你要的那一張，實際上每一張的 seed 還是不一樣。

畫板

Canvas

它是一個類似於簡易 Photoshop／AI小畫家的東西，現在它有四個模式可以用。t2i 跟 i2i 應該概念都有吧，跟一般的生成是一樣的！我們著重講一下另外的兩個模式。
*（實況大超時，所以 canvas 的內容下次會繼續講完）

畫面上這個框啊，就是你的畫布，你這邊設多大，這個東西就多大，然後它的那個gen按下去之後，它作用只會作用在這個框有框到的位置。
我會稱之為工作框。

這個東西很重要！不管你要做什麼，在 canvas 裡面，這個工作框的位置非常重要！按下生成前一定要檢查工作框人在哪，有沒有框到你要操作的範圍。

跟工作框緊密相關的一項控制條，叫作 Render Density，這個東西啊，它數值拉得越大，工作框就會變得越小，實際上畫布的尺寸設定是沒有變的，它就是把你設好的這個畫布尺寸，維持這樣子的像素量、解析度，然後把那個選取範圍縮小。

它會有點像是，你在畫圖的時候把畫面拉大，視窗尺寸是沒有變的，但是可以更細緻的去刻一些細節。

再講一個東西，也是比較重要一點的，就是你 download 的時候，它是整個畫面DL下來，會像這樣子。

這個時候就需要你自己去裁切，如果你不想切，或是手上沒有工具可以切的話，盡量一次還是只處理一張圖，或是下載前把畫面整理一下。

Leo這個 canvas 現在很方便，其實你可以全程待在 canvas 裡面做，你的prompt可以直接在這裡生圖。但只有文生圖的這個模式，算出來的東西才會進到你的那個 Personal feed，其他模式只要不手動保存，就不會儲存。

inpaint/outpaint，就是針對遮罩(mask)的部分，遮罩類似框選範圍嘛，就是框你要更改的地方。這個是屬於 inpaint，就是我剛框的位置，是在這張圖的邊界以內，我修改的內容也在這張圖的邊界以內。

然後 outpaint 就是，今天如果我的工作框，框到一些在圖面之外，什麼東西都沒有的部分，超過了原圖的尺寸，然後旁邊 outpaint 開關打開，AI就會對圖面進行擴展。
理論上是這樣，但不知道為什麼Leo那個開關，不管開沒開都會把框到的空白區域填上內容。

你在用 outpaint 去擴外面的時候 要記得兩件事情：

• 模型要記得選，不然你就會用 SD1.5，在那邊算一些糊糊的東西 ( ´_ゝ`)……
• 工作框啊，要多框一點你原本的圖，讓它有一點東西做參考 不然他就會完全畫成別的，這個參考的範圍建議在 50% 以上

針對 in/outpaint 的小技巧還有一個，實況時差點變成放送事故的「擦邊」。

不是那個擦邊🤪，是把你要融合或擴展的圖的邊邊用橡皮擦工具，擦出一些不規則形，不要用直線直接去算，融合起來效果會好一點。

人生在世，十之八九

我是一個比較喜歡看看源頭的人，不是特別強烈的那種研究學者型，但是感興趣的東西會更希望盡自己所能，去多了解，而不只是照做。

做影片跟寫成文章，是希望可以幫助到像我一樣，完全沒有這方面的底子、在AI大爆之前可能連英文都不是很好、看到算式跟方程式大腦就死機的……卻還是想再多了解一點AI工具的朋友。

使用工具一直是人在這個世界上與其他物種有所區分的重要能力，AI也只是一種新的工具，而非新的物種，讓我們一起成為學習使用工具的人吧！

希望這篇文章有幫助到你，有任何問題歡迎底下留言。