StableDiffusion是一种基于Latent Diffusion Models(潜在扩散模型，LDMs)的文图生成(text-to-image)模型。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。

StableDiffusion通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像，然后将表示结果解码为完整的图像，让文图生成能够在消费级GPU上，在10秒级别时间生成图片，大大降低了落地门槛，也带来了文图生成领域的大火。

想不想跟随小编对SD进一步研究呢？小编最近研究了Lora模型，发现SD的功能很强大，尤其可以通过真人照片来培养自己的Lora模型，AI会让真人摆出各种姿势、自动换装。

1. 训练模型

选择真人模特的个人各种姿势照片，然后：

1.选择Chilloutmix_safetensors模型

2.文生图输入: The best quality, ultra-high definition, extreme detail, 8k,
realistic, 1 boy, solo, detailed ficial features, detailed eyes and mouth,
delicate facial features, fair skin <lora: clear face smile
boy_20230807224121-Num: STRENGTH>

3.负面提示词输入: Fused fingers, too many fingers, extra arms, extra legs

4.迭代步数选择30

5.脚本选择图示要求，即选择所有的输入图片进行模型训练

点击开始，进行模型训练，因为我们选择了STRENGTH值为0.1, 0.2…0.9,
1,由此生成的模型跟真人的相似度比重不同，同时，我们选择了NUM值为000001, 000002…000009,0000010.因此，会生成十个模型。

2. 全新模特姿势

模型建好后，我们选择其中一个模型，然后通过输入不同的提示词，就可以生成不同姿势的模特啦!

3. 模特换装

输入下图中的换装参数（正面指令：Highest quality, masterpiece, 1boy, clear, green shirt, blue
hair, whole body, <lora: clear face smile boy_20230807224121>；负面指令: low
quality,），可以实现各种模特姿势变化以及换装，如果需要更换指定服装，通过PS的一键换装功能，就可以实现各种姿势的换装啦，有了这个功能，以后就不需要现实模特啦，这种技术是淘宝店主的福音，免去雇佣摄影师和模特的花费，如果大家感兴趣，下次小编给大家做PS一键换装的教程！

总结，SD功能强大，配合相关工具，可以大量节省人力资源，大家一起学起来吧！

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