Seed Tutorial für Stable Diffusion

Saatgut ist gleichzeitig eines der meistgenutzten und eines der am meisten missverstandenen Merkmale der Stabilen Diffusion.

Lass uns darüber reden, was sie sind, und dann schauen, wie wir sie nutzen können, um unsere Ergebnisse zu verbessern.

Was ist ein Samenkorn?

Saatgut gibt es nicht nur bei der Stabilen Diffusion.

Du hast vielleicht schon von ihnen gehört, wenn du Minecraft gespielt hast.

Wenn ein Spieler oder eine Spielerin ein neues Spiel beginnt, weist das Spiel ihm oder ihr einen Pseudo-Zufallswert zu, mit dem die gesamte Welt generiert wird. Ich sage pseudozufällig, weil Computer nicht wirklich Zufallszahlen erzeugen könnenwas ziemlich verrückt ist.

Wie auch immer, in Minecraft ist die gleiche Seed-Wert jedes Mal die gleiche Welt erzeugen. Ein Spieler, der eine coole Welt gefunden hat, kann den Seed mit seinem Freund teilen, der damit genau dieselbe Welt erzeugen kann.

In Stable Diffusion erzeugt ein Samen statt einer Spielwelt eine einzigartiges Rauschbild.

Das ist genau das, wonach es sich anhört: ein Bild aus Lärm:

Das soll nur wie zufälliges Rauschen aussehen.

Das Geheimnis von Stable Diffusion ist, dass es dieses Bild so „entrauscht“, dass es wie etwas aussieht, das wir kennen.

Und da jedes Mal die gleiche Entrauschungsmethode verwendet wird, ergibt das gleiche Saatgut mit den gleichen Prompt & Einstellungen immer das gleiche Bild.

Die Schritte Parameter in Stable Diffusion Interfaces ist, wie oft dieser Algorithmus angewendet wird.

Bei jedem Schritt erzeugt SD ein Bild, das den visuellen Informationen aus allen Bildern, auf denen das Modell trainiert wurde, besser ähnelt (bezogen auf deine Frage).

Was bedeutet das für uns als Nutzer von Stable Diffusion?

• Du musst den Seed nicht angeben. Wenn du den Seed als -1 eingibst (AUTOMATIC1111’s Stable Diffusion WebUI), wird er zufällig sein.

• Kontrolle des Seeds kann dir helfen, ähnliche Bilder zu erzeugen. Das ist der beste Weg, um mit den anderen Parametern oder Prompt-Variationen zu experimentieren.

• img2img ersetzt im Wesentlichen das Ausgangsrauschbild durch das Bild, das du Stable Diffusion gibst. Deshalb ist es so effektiv.

Wie man Seeds verwendet

Du kannst die gleichen Techniken auch unabhängig von der Stable Diffusion Schnittstelle oder dem Modell verwenden.

Kontrolle des Saatguts

Wenn du das Saatgut über alle Generationen hinweg gleich hältst, kannst du die Eingabeaufforderung anpassen, um kleine Teile des Bildes zu verändern:

• Model: Stable Diffusion v.14
• Seed: 208513106212
• Sampling steps: 28
• CFG scale: 8