【AI模型】首个Joy 模型诞生!!!全民生成Joy大片

2023-10-17 18:50

本文主要是介绍【AI模型】首个Joy 模型诞生!!!全民生成Joy大片,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

接上一篇文章 “只要10秒,AI生成IP海报,解放双手”,这次是全网第一个“共享joy 模型”,真的赚到了

经过这段时间无数次的探索、试错、实验,最终积累了非常多的训练经验,在不同IP角色的训练上实际上需要调试非常多的参数以及素材。本次成功完成了Joy的Lora模型,虽然在泛化以及场景上未来还有着很多的空间,但是本次的模型已经可以帮助大家完成大部分的运用场景,今天无论你是设计师,还是产品,还是运营,还是研发,你都将可以实现Joy的海报生成,接下来我将为大家讲一讲如何实现。

老样子先来看看实际的效果吧!!!

生成过程



模型生成海报

















接下来就来和大家讲一讲如何通过SD来生成Joy吧~

1、准备工作(在开始之前,请大家下载好本次生成需要使用到的模型)

1、底模:revAnimated_v122EOL.safetensors

2、VAE:vae-ft-mse-840000-ema-pruned

3、京东Joy-Lora模型

4、京东Joy-起手式(prompt模版)



2、放置模型

1、底模:stable-diffusion-webui——models——Stable-diffusion

2、VAE:stable-diffusion-webui——models——VAE

3、京东Joy-Lora模型:stable-diffusion-webui——models——Lora

4、京东Joy-起手式:stable-diffusion-webui



3、打开SD(⚠️如果还不知道如何配置SD的同学可以看我之前的文章:“只要10秒,AI生成IP海报,解放双手”)



4、模型设置

1、我们需要在Stable Diffusion模型中选择我们下载好的模型:revAnimated_v122EOL(当然这是我目前测试下来效果较好的底膜,你也可以下载并使用别的底膜进行尝试)

2、在模型的VAE中选择:vae-ft-mse-840000-ema-pruned(这个VAE的饱和度比较好一些,其他的VAE会使画面较灰)



5、Prompt使用

本次我已将Joy的基础Prompt设置成了模版(Joy起手式),后续大家可以根据自己想要的画面进行调整,我会讲一下本次Prompt的基础构成

1、正向词:正向词中只要分为3类,触发词+提示词+LoRA(越靠前的词汇权重就会越高)

•Joy的触发词为joy\(ip\):只有输入这个触发词,画面中才会出现joy的形象

•提示词:在提示词中主要分为自然语言+单词描述:用自然语言来形容Joy具体在做什么(如:joy ip is standing on the stone,jumping,sitting等,建议使用进行时);用单词来形容画面中其他需要的元素(如:outdoors, day, grass, leaf, tree, flower, sunshine,等)

•Lora权重:权重进过我的测试,最高的效果是0.7,所以在Joy的lora模型上无脑设置0.7

2、负向词:主要描述你不想要的内容(如:lowres, bad anatomy, bad eyes, bad hands等,如果在生成过程中出现了你不想要的内容也可以在后续继续补充)



6、设置采样方式、采样迭代步数、尺寸、生成批次&数量



•采样方式上我们选择:DPM++ SDE Karras

•采样迭代步数:24-28之间(更具画面的复杂程度进行调试,如果画面元素较多则可以以4的倍数向上增加,需要注意在改变了步数以后会让画面产生变化

•尺寸:一般使用64的倍数,常用的尺寸如512*768(2:3),768*512(3:2),512*512(1:1),768*1152(2:3),1152*768(3:2),不限于这些尺寸,只是说这些尺寸下抽卡出现好画面的几率更高一些

•生成批次、每批数量:在前期抽卡阶段(没有开高清修复阶段),可以把生成数量提高,来寻找喜欢的画面,在找到自己喜欢的画面后则需要设1去更精细化的抽卡



7、提示词相关性

1、提示词相关性:3-5之间效果更佳,如果没有出现IP可能是因为场景权重过高导致IP消失,可以尝试降低相关性或减少场景描述,提示词相关性是影响画面元素的非常重要的参数之一(其他影响的因素还有,迭代步数,重绘幅度,以及尺寸)



8、抽卡环节(快乐时间来了)

我们只需要嗑着瓜子,看着电视或者坐着别的事情,去挑一个动作、构图、元素、画面大致满意的底图(来作为后续打开高清的基础)



9、开启高清修复(完成一幅Joy大作)

在我们选出我们满意的底图后,需要做的就是锁定我们的seed,打开高清修复,调整我们的重绘幅度(重回幅度会影响画面变化的幅度,越低则变化越小,越高则变化越大)

•锁定我们的seed值



•将我们的放大算法改为:R-ESRGAN 4x+,调整重绘幅度0.1-0.7



•保存我们想要的图

如果你已经使用Joy模型并抽到了一些好的效果,可在评论区留言反馈,也希望和大家有更多的交流和学习,感谢大家支持哦!!

这篇关于【AI模型】首个Joy 模型诞生!!!全民生成Joy大片的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/227272

相关文章

Spring AI集成DeepSeek的详细步骤

《SpringAI集成DeepSeek的详细步骤》DeepSeek作为一款卓越的国产AI模型,越来越多的公司考虑在自己的应用中集成,对于Java应用来说,我们可以借助SpringAI集成DeepSe... 目录DeepSeek 介绍Spring AI 是什么?1、环境准备2、构建项目2.1、pom依赖2.2

0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程

《0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeekR1模型的操作流程》DeepSeekR1模型凭借其强大的自然语言处理能力,在未来具有广阔的应用前景,有望在多个领域发... 目录0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型,3步搞定一个应

Deepseek R1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)

《DeepseekR1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)》本文介绍了本地部署DeepSeekR1模型和通过API调用将其集成到VSCode中的过程,作者详细步骤展示了如何下载和... 目录前言一、deepseek R1模型与chatGPT o1系列模型对比二、本地部署步骤1.安装oll

浅析如何使用Swagger生成带权限控制的API文档

《浅析如何使用Swagger生成带权限控制的API文档》当涉及到权限控制时,如何生成既安全又详细的API文档就成了一个关键问题,所以这篇文章小编就来和大家好好聊聊如何用Swagger来生成带有... 目录准备工作配置 Swagger权限控制给 API 加上权限注解查看文档注意事项在咱们的开发工作里,API

Spring AI Alibaba接入大模型时的依赖问题小结

《SpringAIAlibaba接入大模型时的依赖问题小结》文章介绍了如何在pom.xml文件中配置SpringAIAlibaba依赖,并提供了一个示例pom.xml文件,同时,建议将Maven仓... 目录(一)pom.XML文件:(二)application.yml配置文件(一)pom.xml文件:首

SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能

《SpringBoot整合DeepSeek实现AI对话功能》本文介绍了如何在SpringBoot项目中整合DeepSeekAPI和本地私有化部署DeepSeekR1模型,通过SpringAI框架简化了... 目录Spring AI版本依赖整合DeepSeek API key整合本地化部署的DeepSeek

如何在本地部署 DeepSeek Janus Pro 文生图大模型

《如何在本地部署DeepSeekJanusPro文生图大模型》DeepSeekJanusPro模型在本地成功部署,支持图片理解和文生图功能,通过Gradio界面进行交互,展示了其强大的多模态处... 目录什么是 Janus Pro1. 安装 conda2. 创建 python 虚拟环境3. 克隆 janus

Java使用POI-TL和JFreeChart动态生成Word报告

《Java使用POI-TL和JFreeChart动态生成Word报告》本文介绍了使用POI-TL和JFreeChart生成包含动态数据和图表的Word报告的方法,并分享了实际开发中的踩坑经验,通过代码... 目录前言一、需求背景二、方案分析三、 POI-TL + JFreeChart 实现3.1 Maven

本地私有化部署DeepSeek模型的详细教程

《本地私有化部署DeepSeek模型的详细教程》DeepSeek模型是一种强大的语言模型,本地私有化部署可以让用户在自己的环境中安全、高效地使用该模型,避免数据传输到外部带来的安全风险,同时也能根据自... 目录一、引言二、环境准备(一)硬件要求(二)软件要求(三)创建虚拟环境三、安装依赖库四、获取 Dee

DeepSeek模型本地部署的详细教程

《DeepSeek模型本地部署的详细教程》DeepSeek作为一款开源且性能强大的大语言模型,提供了灵活的本地部署方案,让用户能够在本地环境中高效运行模型,同时保护数据隐私,在本地成功部署DeepSe... 目录一、环境准备(一)硬件需求(二)软件依赖二、安装Ollama三、下载并部署DeepSeek模型选