如何在Stable Diffusion上使用动漫模型和提示技巧？

此篇文章介绍了如何利用Stable Diffusion生成高质量的动漫风格图像，以及一些受欢迎的动漫模型、VAE（变分自编码器）、Embeddings（嵌入）、LoRAs（局部重训练适应器）和相关设置方法。

主要动漫模型和设置

软件设置:

使用AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI，适用于Google Colab笔记本、Windows和Mac。对于动漫图像，通常需要调整Clip Skip和VAE设置。

在 “设置” 页面上，单击 左侧面板上的**“用户界面” 。在快速设置列表**中，添加以下内容

• CLIP_stop_at_last_layers
• sd_vae

应用设置 并 重新启动 Web-UI。

动漫检查点模型

文章列出了一些流行和多用途的动漫模型，如Anything V3、Anything v5 Ink Prt RE、DiscoMix Anime、AbyssOrangeMix3、Counterfeit v3、TMND Mix和Silicon29-dark，并提供了下载链接和使用建议。

图片对比

您将看到使用以下提示和设置生成的图像。

提示词：

    
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(masterpiece, best quality),1girl, solo, flower, long hair, outdoors, letterboxed, school uniform, day, sky, looking up, short sleeves, parted lips, shirt, cloud, black hair, sunlight, white shirt, serafuku, upper body, from side, pink flower, blurry, brown hair, blue sky, depth of field

    

尺寸：768×512

种子：2912044817

采样器：DPM++ 2M Karras

CFG 规模：7

Anything V3

Anything v5 Ink Prt RE

DiscoMix Anime

AbyssOrangeMix3

Counterfeit v3

TMND Mix

Silicon29-dark

动漫Embeddings和LoRAs

• Embeddings: 特别训练的关键词，用于增强Stable Diffusion生成的图像，常见的有Easy Negative和Bad Artist Negative Embedding。
• LoRAs: 对Stable Diffusion检查点文件的小修改，用于增强动漫模型的表现，如3D rendering style LoRA和Mecha LoRA。

动漫VAEs

• OrangeMix VAE 和 kl-f8-anime2：这些VAE能够改善颜色和图像细节，对于追求更高画质的用户而言非常有用。

构建有效动漫提示的技巧

• 从简单的提示开始，可能仅包含主题、视角和背景等关键词。
• 使用负面提示和负面Embeddings来提高生成图像的质量。
• 根据动漫模型的推荐，适当调整Clip Skip值。
• 利用Danbooru标签来精确控制主题、视角、透视和构图。

动漫提示示例

从一个非常简单的提示开始。它可以简单到3个关键词，包括主题、视角和背景。您会对生成的动漫图像的质量感到惊讶。

为了获得最佳结果，您应该对动漫模型**使用否定提示。**他们中的许多人不会通过良好的负面提示产生良好的图像。一个好的负嵌入是[Easy Negative] 出于某种原因，高[关键词权重可以与动漫模型一起使用，而几乎不会产生负面影响。尝试冒险使用高达 2 的权重。这也适用于负面提示。

让我们使用以下提示和否定提示。

    
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masterpiece, best quality, winter, snow field, smile, blush, 1girl, bangs, blue eyes, blunt bangs, bonnet, brown footwear, brown hair, red dress, frills, fruit, full body, hat, long hair, long sleeves, looking at viewer, black pantyhose, red flower, red rose, rose, shoes, sitting, solo, sky, sunset, mountain, forest, lake,

    

反向提示词

    
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EasyNegative, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2) verybadimagenegative_v1.3

    

（使用EasyNegative和veryBadImageNegative负嵌入。

[采样器]：DPM++2M Karras

• 采样步数：30
• 尺寸：768×512
• 型号：TMND-MIX

它很不错，但有点模糊。对比度有点低。

现在，让我们启用HiRes fix。展开 Hires Fix 部分以启用（在 A1111 版本 1.6.0 之前它是一个复选框）。

• 雇用。修复：已启用

• 高档化程度：2

• 升级者：潜在

• 去噪：0.6

  

结论

通过精心选择和配置动漫模型、Embeddings、LoRAs和VAEs，结合有效的提示构建技巧，用户可以利用Stable Diffusion生成具有特定风格和高质量的动漫图像。

此外，文章还提供了有关软件设置和模型使用的实用指南，帮助用户无论是新手还是经验丰富的创建者都能在动漫图像生成中取得更好的结果。