Taille et bonnes pratiques
La taille fonctionne différemment dans Stable Diffusion que, par exemple, dans Photoshop. Dans un logiciel d'édition traditionnel, vous allez directement dans un canevas 4K pour produire une image 4K. Stable Diffusion s'entraîne sur des sites images beaucoup plus petits, généralement 512×512, et même dans ce cas, il faut un ordinateur puissant avec beaucoup de mémoire vidéo pour que la magie opère.
Vous pouvez spécifier la résolution que vous souhaitez, mais attention : les modèles d'IA réagissent de manière inattendue aux résolutions libres. Vous obtiendrez des jumeaux, des têtes doubles, etc. Et si vous commencez par une résolution trop grande, il faut beaucoup de mémoire vidéo pour augmenter la résolution.
Meilleures pratiques et raccourcis
Pour en tenir compte, nous avons créé des raccourcis qui render les dimensions les plus compatibles sans vous obliger à vous souvenir des nombres exacts de pixels. Ils sont faciles à utiliser :
Pour les débutants en particulier, nous recommandons vivement de commencer par ceux-ci.
S'aventurer dans des résolutions spécifiques
Vous pouvez utiliser /size pour spécifier un numéro manuel, comme suit :
/render /size :832x1024
Pour obtenir les meilleurs résultats, commencez par une résolution qui peut ensuite être augmentée de 4x par l'IA, au lieu d'essayer de faire de la HD tout de suite.
Résolutions recommandées :
1024×576 (puis /facelift à près de 4k)
576×1014
576×832
640×896
896×640
704×832
768×768
960×576
N'importe laquelle de ces tailles fonctionnera bien lors de la mise à l'échelle de l'IA.
Pourquoi ne pas passer directement à une taille supérieure ?
Erreurs.
Les multiples de 64 ont la plus grande compatibilité, mais peuvent entraîner des problèmes imprévisibles comme des têtes multiples, des personnages clonés, etc. parce que les données d'entraînement sont basées sur de petits carrés de 512×512, ou 768×768. Cela nécessiterait également une quantité folle de VRAM, ce n'est tout simplement pas pratique. Ciblez l'une de ces résolutions et utilisez l'upscaling de l'IA pour obtenir les meilleures images.
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