In dieser Lektion werden wir ein realistisches Porträt einer Frau erstellen, die in Amsterdam einen Drink zu sich nimmt.

VORAUSSETZUNGEN

Sie sollten eine fette Katze erstellt haben und bereit sein, realistische Personen zu erstellen, und Sie sollten Ihren privaten Erstellungsbereich aktiviert und eingeloggt haben. Fangen wir an.

Ziele der Lektion

• Lernen Sie, wie man Modelle durchsucht
• Wählen Sie ein Modell und verwenden Sie es im System

In dieser Lektion lernen Sie, wie man mit Modellen arbeitet, und damit meinen wir nicht Supermodels wie Naomi Campbell. In Lektion 1 haben wir ein Modell namens SDXL verwendet. Ein Modell ist einfach eine Art von Computerdatei, die in KI-Anwendungen verwendet wird. Diese (grobe Vereinfachung) reicht aus, um zu verstehen, was mit dem "Herunterladen eines Modells" oder der "Auswahl eines Modells" gemeint ist. Weitere Informationen über Modelle finden Sie am Ende dieses Tutorials.

Öffnen Sie Ihre WebUI und lassen Sie uns ein Modell verwenden:

Schritt 1: Geben Sie /concepts ein, um die Liste anzuzeigen.

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Wir suchen ein realistisches "vollständiges" Modell, auch Basismodell genannt. Wir können nach Tags suchen oder auch nach dem, was wir wollen

/concept /Suche:realistisch

A good one to start with is <photon>

Schritt 2: Kopieren Sie diese Eingabeaufforderung

Es hat sich bewährt, das Wer, Was, Wie und Wo in dieser Reihenfolge zu beschreiben. Zum Beispiel:

/render <photon> A portrait of a beautiful 21 year old Swedish woman drinking a beer next to the river in Amsterdam

Das ist kein gutes Ergebnis, aber wir sind noch nicht fertig. Prompting ohne Negativ ist ein sicherer Weg, um seltsame Hände und ein nicht ganz realistisches Foto zu bekommen. Das wollen wir ändern.

Wenn Sie lernen, wie man negative Umkehrungen verwendet, oder wenn Sie sich einige praktische Abkürzungen wie #boost merken, werden Sie einen großen Qualitätssprung machen.

Schritt 3: Fügen Sie eine recipe oder Adetailer für bessere Ergebnisse hinzu.

Photon ist ein Stable Diffusion 1.5 Modell, so können Sie eine nach detailer Funktion, indem Sie /adetailer zu Ihrem Prompt verwenden

Sie können auch das Rezeptsystem verwenden, eine Sammlung von nützlichen Eingabeaufforderungsvorlagen. Geben Sie /recipes ein, um eine Liste zu sehen. Eine beliebte Vorlage ist #boost

Alles zusammengenommen:

/render <photon> #boost /adetailer A portrait of a beautiful 21 year old Swedish woman drinking a beer next to the river in Amsterdam

Sie können auch die Abkürzung für das Seitenverhältnis wie folgt hinzufügen /portrait

Die Ergebnisse sind wie Tag und Nacht! Sie können dann Inpaint verwenden, um die Hände und andere Unvollkommenheiten weiter zu verbessern

Tipps für Prompting:

• Ein Basismodell pro Bild. Sie können viele Modelle zu einem Bild hinzufügen, aber das zuletzt genannte "vollständige Modell", auch Kontrollpunkt oder Basismodell genannt, ist dasjenige, das gewinnt.
• SDXL models are not compatible with other Stable Diffusion models.  As they say in the movies, never mix the streams. At the moment, the most widely used version of Stable Diffusion is 1.5 due to it’s massive year-old ecosystem. We support both as well as Stable Diffusion 2.1, which can be triggered with <sdv21>. The software will warn you if you’ve mixed up the Stable Diffusion families, it simply won’t render until there is alignment.

Glossar

Modelle sind einfach Dateien, sehr oft große Dateien. Modelle (auch bekannt als Checkpoints, Loras, Inversionen oder concepts) sind ein Sammelbegriff für "KI-Modelle", was bedeutet, dass es irgendwo einen Computer mit einer buchstäblichen Datei (das Modell ist eine Datei) gibt, die eine bestimmte Wirkung erzeugen kann.

In Lektion 1 hatte ein Modell namens Stable Diffusion XL (SDXL) bereits buchstäblich Millionen von Fotos von Katzen aufgenommen. Das war das Ergebnis eines sehr kostspieligen KI-Trainings durch die Schöpfer von Stable Diffusion. Modelle sind die Endprodukte vieler Stunden strengen Trainings, das ein Computer oder eine Gruppe von Computern durchführt, um ein Muster zu verstehen.

Ein Modell unterscheidet sich von einer Datenbank, denn Modelle speichern unscharfe Muster und keine spezifischen Daten. Die Idee des "Trainings" eines Modells bezieht sich auf die Aufnahme vieler Fotos und die Suche nach ähnlichen Mustern. Deshalb weiß die KI, wie eine Katze aussieht.

Checkpoint Models – Checkpoints are also known as “full models” or “base models”.  They are often 2-10GB files.  A checkpoint has the most impact on the outcome of an image, and there isn’t a way to reduce the “weight” or influence of a checkpoint.  If you select <photon> you are getting 100% of what Photon can do. These contain the overall art style of a composition.  SDXL is also an example of a checkpoint.  When no checkpoint is specified, your WebUI may default to the most basic version, good old Stable Diffusion 1.5.

Wenn Sie nicht gerade eine Retro-Recherche durchführen, wollen Sie das wahrscheinlich nicht, also denken Sie immer daran, das richtige Modell für die Aufgabe auszuwählen, bevor Sie eine Anfrage stellen.

Zum Zeitpunkt dieser Aktualisierung hosten wir über 3000 Modelle, was eine beachtliche Menge von 2 Terabyte ausmacht. Für die meisten Menschen wäre es ein Ding der Unmöglichkeit, diese Daten lokal auf ihrem Smartphone oder ihrem Computer zu speichern. Für KI-Enthusiasten, die all diese Leistung auch unterwegs nutzen möchten, sind wir da, um sie zu unterstützen.