AI繪圖-實測之二：使用目前20種採樣方式去畫"同一張圖"會有什麼差別?(stable diffusion webui)
今天這是上次的這篇測試的後續：
在上次測試完成之後，總覺得越想越不對勁，好像少了點什麼。
20種採樣方式，隨機生成四張圖，好像沒什麼可比性，每一組的生成結果都差不多是有好有壞。如果畫四張不同的圖比不出好壞，那全部畫"同一張圖"的話呢?
今天就來比較使用同一組prompt並且使用同一組seed的生成結果，這個測試並非我的獨家測試，不過我看過的測試大多是把幾十張圖縮成一張小圖，模模糊糊的一筆帶過，實在是看不出什麼細節。
測試模式：生成模型統一採用Chilloutmix-Ni，
採樣步數(Sampling steps)一律設成30步，seed與prompt都設成相同。
這次總共測試兩組。
第一組
基礎繪圖設定如下：
1girl, asia face,(colorful dress),young face, blue eyes,lively street, looking at viewer, facing front, ultra high res, (photorealistic:1.4),masterpiece,best quality,official art, (8k, RAW photo:1.2),(portrait:1.4), cinematic lighting ,(solo:1.7), (eyelashes:1.1), (happy:1.21), (depth of field:1.1), lens flare, (chromatic aberration:1.1), (caustics:1.1),full body,delicated,Negative prompt: paintings, sketches, fingers, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (outdoor:1.6), backlight,(ugly:1.331), (duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:1.331), mutated hands, (poorly drawn hands:1.5), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331), (more than 2 nipples:1.331), (missing arms:1.331), (extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051), (unclear eyes:1.331), lowers, bad hands, missing fingers, extra digit, (futa:1.1),bad hands, missing fingers,nipple,nude,sexy,nsfwSteps: 30, Sampler: 全部, CFG scale: 7, Seed: 4080438386, Face restoration: CodeFormer, Size: 800x800, Model hash: 7234b76e42, Model: Chilloutmix-Ni, ENSD: 31337
繪圖成品如下：
我還是一樣提供一組縮圖：
Euler a
Euler
LMS
Heun
DPM2
- DPM2 a
DPM++2S a
DPM++2M
DPM++SDE
DPM fast
DPM adaptive
LMS Karras
DPM2 Karras
DPM2 a Karras
DPM++2S a Karras
DPM++2M Karras
- DPM++SDE Karras
DDIM
PLMS
UniPC
第二組
基礎設定如下：
其實是同一組prompt，只是seed值有變
1girl, asia face,(colorful dress),young face, blue eyes,((lively street)), looking at viewer, facing front, ultra high res, (photorealistic:1.4),masterpiece,best quality,official art, (8k, RAW photo:1.2),(portrait:1.4), cinematic lighting ,(solo:1.7), (eyelashes:1.1), (happy:1.21), lens flare, (chromatic aberration:1.1),((full body)),delicated,Negative prompt: paintings, sketches, fingers, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (outdoor:1.6), backlight,(ugly:1.331), (duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:1.331), mutated hands, (poorly drawn hands:1.5), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331), (more than 2 nipples:1.331), (missing arms:1.331), (extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051), (unclear eyes:1.331), lowers, bad hands, missing fingers, extra digit, (futa:1.1),bad hands, missing fingers,nipple,nude,sexy,nsfwSteps: 30, Sampler: 全部, CFG scale: 7, Seed: 1106163400, Face restoration: CodeFormer, Size: 800x800, Model hash: 7234b76e42, Model: Chilloutmix-Ni, ENSD: 31337
繪圖成品如下：
縮圖：
Euler a
Euler
LMS
Heun
DPM2
DPM2 a
DPM++2S a
DPM++2M
DPM++SDE
DPM fast
DPM adaptive
LMS Karras
DPM2 Karras
DPM2 a Karras
DPM++2S a Karras
DPM++2M Karras
DPM++SDE Karras
DDIM
PLMS
UniPC
結語：
1.看完後我審美觀麻木了。
2.DPM++SDE Karras的構圖常常比別組採樣方式更有自己的特色，偶爾還會自己加料加細節，也難怪網路上常會推薦DPM++SDE Karras這組採樣方式。
3.Euler a速度算快，繪圖成品也有自己的特點，算是兼顧速度與品質的平衡點，能站在C位(選單第一位)不是沒有理由的。
4.以上評論僅是就視覺結果簡評，無關美醜，也無關勝負，事實上我一樣無法選出"最好"或"最爛"的，若非得講個確定性的結論的話，我只能說DPM adaptive的繪圖速度真的是慢爆了，如非必要我一定不會用。
即將進入廣告，捲動後可繼續閱讀
為什麼會看到廣告
269會員
89Content count
沙龍自介：
雜文派，舉凡AI介紹、科技新知、廢談網誌、小說動漫通通都寫。雖說如此，但目前以AI與科技類文章為主軸，我也不知道怎麼變這樣的，holy 媽祖。
本人不喜歡看長篇文章，也不擅長寫長篇文章，我的意思是：我的優點是廢話很少，看我一篇文不會花你太多時間。
留言0
查看全部
你可能也想看
1.加權指數與櫃買指數
週五的加權指數在非農就業數據開出來後，雖稍微低於預期，但指數仍向上噴出，在美股開盤後於21500形成一個爆量假突破後急轉直下，就一路收至最低。 台股方面走勢需觀察週一在斷頭潮出現後，週二或週三開始有無買單進場支撐，在沒有明確的反轉訊號形成前，小夥伴盡量不要貿然抄底，或是追空
重點摘要：
1.9 月降息 2 碼、進一步暗示年內還有 50 bp 降息
2.SEP 上修失業率預期，但快速的降息速率將有助失業率觸頂
3.未來幾個月經濟數據將繼續轉弱，經濟復甦的時點或是 1Q25 季底附近
近期的「貼文發佈流程 & 版型大更新」功能大家使用了嗎？
新版式整體視覺上「更加凸顯圖片」，為了搭配這次的更新，我們推出首次貼文策展 ❤️
使用貼文功能並完成這次的指定任務，還有機會獲得富士即可拍，讓你的美好回憶都可以用即可拍珍藏！
我的第一堂AI繪圖寫作課是一場災難，許多沒有設想到的情形一個接一個冒出來，搞得我焦頭爛額。經過幾堂課以後，我才慢慢掌握訣竅。以下分別就課程規劃、常見地雷及目前使用的練習方法來分享……
這篇文章精選了三款必備的AI繪圖工具，包括MidJourney、DALL·E和Stable Diffusion。這些工具提供了豐富的創作可能性，讓使用者能夠輕鬆地以AI技術創作各種繪畫作品。
按慣例，"溫紅一杯"逢節日就要應景來玩個AI。這回耶誕節要玩什麼呢？之前兩篇節日AI文都是用Bing Image Creat作皮卡丘的卡通圖，在這篇文章中，我們試用了三種不同的免費AI繪圖生成器：MyEdit、Stable Diffusion、和Bing Image Creat來看看個別成效如何。
在這堂課程中，您將學會如何輕鬆地註冊和登入Midjourney的專業平台，了解如何運用AI繪圖技術來創造和生成設計概念；您可以選擇多種設計風格和主題，加入自己的創意思維，Midjourney將迅速為您產出獨特的設計概念圖,當然除了Midjourney,用其他AI生成式設計平台也能完成類似的功能!
#工業設計師你不用緊張 #設計師的工作從來都不是建3D
百靈果的Ken講說身邊的工業設計師有點緊張，因為現在只要下一些指令給AI，軟體就會幫你畫好3D圖了。但是，真的是不用緊張，工業設計師最核心的價值從來都不是建3D呀!
那只是設計師的英雄旅程的其中一個麻煩的環節而已。
從一開始，我們必須內化客戶或
各種不同的構圖方式，以及不同特寫程度的角色畫面，再到畫面中人物呈現的數量差別。
透過大量圖像資料庫訓練達成的結果
開始之前大概講一下，AI繪圖藉著大量圖像資料庫訓練後，由使用者下「關鍵字」（詠唱），AI就會透過強大的運算功能，隨機產生一個相應圖像，隨著AI進化，這些畫作或圖像已經變得真假難辨，無法得知它是否由AI運算產生，還是真實的人類創作。
由Open AI公司所展發出來的DALL.E2，雖有聽過，但一直沒實際使用。之前玩過Mid-Journey (見Midjourney的AI作畫會超越真人藝術家嗎?)，試畫了幾張圖，已經覺得AI很神奇了。
最近讀了這篇文章: 如何尋找創作靈感 （By David AI），覺得插圖十分驚艷，於是馬上登入
這篇文章將會介紹權重、情緒、提示、燈光、色彩的提示，並研究權重。
1.加權指數與櫃買指數
週五的加權指數在非農就業數據開出來後，雖稍微低於預期，但指數仍向上噴出，在美股開盤後於21500形成一個爆量假突破後急轉直下，就一路收至最低。 台股方面走勢需觀察週一在斷頭潮出現後，週二或週三開始有無買單進場支撐，在沒有明確的反轉訊號形成前，小夥伴盡量不要貿然抄底，或是追空
重點摘要：
1.9 月降息 2 碼、進一步暗示年內還有 50 bp 降息
2.SEP 上修失業率預期，但快速的降息速率將有助失業率觸頂
3.未來幾個月經濟數據將繼續轉弱，經濟復甦的時點或是 1Q25 季底附近
近期的「貼文發佈流程 & 版型大更新」功能大家使用了嗎？
新版式整體視覺上「更加凸顯圖片」，為了搭配這次的更新，我們推出首次貼文策展 ❤️
使用貼文功能並完成這次的指定任務，還有機會獲得富士即可拍，讓你的美好回憶都可以用即可拍珍藏！
我的第一堂AI繪圖寫作課是一場災難，許多沒有設想到的情形一個接一個冒出來，搞得我焦頭爛額。經過幾堂課以後，我才慢慢掌握訣竅。以下分別就課程規劃、常見地雷及目前使用的練習方法來分享……
這篇文章精選了三款必備的AI繪圖工具，包括MidJourney、DALL·E和Stable Diffusion。這些工具提供了豐富的創作可能性，讓使用者能夠輕鬆地以AI技術創作各種繪畫作品。
按慣例，"溫紅一杯"逢節日就要應景來玩個AI。這回耶誕節要玩什麼呢？之前兩篇節日AI文都是用Bing Image Creat作皮卡丘的卡通圖，在這篇文章中，我們試用了三種不同的免費AI繪圖生成器：MyEdit、Stable Diffusion、和Bing Image Creat來看看個別成效如何。
在這堂課程中，您將學會如何輕鬆地註冊和登入Midjourney的專業平台，了解如何運用AI繪圖技術來創造和生成設計概念；您可以選擇多種設計風格和主題，加入自己的創意思維，Midjourney將迅速為您產出獨特的設計概念圖,當然除了Midjourney,用其他AI生成式設計平台也能完成類似的功能!
#工業設計師你不用緊張 #設計師的工作從來都不是建3D
百靈果的Ken講說身邊的工業設計師有點緊張，因為現在只要下一些指令給AI，軟體就會幫你畫好3D圖了。但是，真的是不用緊張，工業設計師最核心的價值從來都不是建3D呀!
那只是設計師的英雄旅程的其中一個麻煩的環節而已。
從一開始，我們必須內化客戶或
各種不同的構圖方式，以及不同特寫程度的角色畫面，再到畫面中人物呈現的數量差別。
透過大量圖像資料庫訓練達成的結果
開始之前大概講一下，AI繪圖藉著大量圖像資料庫訓練後，由使用者下「關鍵字」（詠唱），AI就會透過強大的運算功能，隨機產生一個相應圖像，隨著AI進化，這些畫作或圖像已經變得真假難辨，無法得知它是否由AI運算產生，還是真實的人類創作。
由Open AI公司所展發出來的DALL.E2，雖有聽過，但一直沒實際使用。之前玩過Mid-Journey (見Midjourney的AI作畫會超越真人藝術家嗎?)，試畫了幾張圖，已經覺得AI很神奇了。
最近讀了這篇文章: 如何尋找創作靈感 （By David AI），覺得插圖十分驚艷，於是馬上登入
這篇文章將會介紹權重、情緒、提示、燈光、色彩的提示，並研究權重。