Некоторые методы оптимизации процессов генерации изображений в Stable Diffusion:

• Изменение параметра Sampling Method. 1 Это алгоритм создания изображения, который влияет на результат, скорость и требуемую видеопамять. 3 Некоторые методы, которые пользователи оценивают как лучшие: DPM++2M Karras, Euler и Euler a, DDIM. 1
• Настройка параметра Sampling Steps. 1 Он означает количество шагов до подавления шума и момента преобразования в картинку. 1 Считается, что чем больше шагов, тем лучше, однако в большинстве случаев достаточно 25. 1
• Использование параметра Hires. fix. 1 Он увеличивает разрешение изображения, при этом можно также увеличивать количество шагов (для большей детализации) и убирать шум. 1
• Настройка параметра Refiner. 1 Он помогает увеличивать сложность и детализацию изображения. 1 Нужно выбрать модель за основную и указать уровень обработки изображения в сторону характеристик этой модели. 1
• Изменение параметра CFG Scale. 13 Он влияет на «креативность» изображения — на то, насколько точно результат будет соответствовать описанию. 3 Чем меньше цифра, тем больше нейросеть импровизирует, чем больше — тем точнее реализует текстовый запрос. 3
• Настройка параметра Seed. 3 Это стартовая точка, на которую опирается нейросеть при формировании изображения. 3 Параметр позволяет менять стартовую точку отрисовки изображения, изменять его стиль и уточнять начальный запрос. 3
• Использование текстовой инверсии. 1 Это метод обучения нейросети, который позволяет получить желаемые результаты генерации за счёт схожих изображений. 1
• Настройка гиперсетей. 1 Они влияют на стиль генерируемого изображения и представляют собой отдельную нейронную сеть, которая прикрепляется к Stable Diffusion методом внутренней настройки. 1