第八期 用SD3生成高质量图片
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🎨第八期 用SD3生成高质量图片
第八期 用SD3生成高质量图片
用户8970用户8970
用户9940用户99402024年6月22日修改
活动主题
使用SD3 模型,生成图片.
要求:
提示词的图片需要包含 3 种不同的颜色,测试SD3 模型对提示词的理解能力,如果能有生成文字的图片最好.
欢迎大家SD 学社分享出生成的图片,能附上参数就更好了.
sd3 模型和相关工作流
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下个是使用的一些个人感受, 个人观点,仅供参考
提示词
提示词长度
SD3 中使用的重大变化是提示词。长度可以传递非常长且描述性的提示，并获得非常符合提示的图像。不再受限于 CLIP 文本编码器的 77 个token限制(可以长达 10,000 个字符，或超过 1,500 个单词)。
不要使用负面提示
SD3没有对负面提示词进行训练. 当在sd3里面使用负面提示词,并不会像sd1.5或者sdxl中为你在画面中去除对应的元素.使用负提示词不会有效地去除你不想要的元素。相反，它会引入随机变化，使图像结果不稳定，类似于使用了不同的随机种子。这是因为SD3没有针对负提示词进行训练，所以它不会按照你期望的方式起作用。负提示词不会消除特定的内容，而只是引入噪声，使生成的图像发生随机变化。
提示词的技巧
现在SD3可以使用更长的提示短语,因为sd3有更好的提示遵循性能,当然依然也可以使用逗号来分割每个关键词.如果需要描述一个具体的东西,在提示词中详细明确的描述出来,这有助于sd3更好的理解.
采样器相关的设置
推荐的参数设置
步数
28步(26-36步)
CFG
模型输出与提示词的相似程度。对于 SD3 推荐 3.5-4.5 ，你需要使用比 SD 1.5 和 SDXL 更低的值。如果图像的对比度的过高, 降低CFG值可以减少过高的对比度，使图像更自然和均衡. 另外CFG值越低,三个文本编码器对图像的影响就越小.