无分类器引导量表（CFG 量表）在稳定扩散模型中起着至关重要的作用，决定了生成的图像与用户提示或输入图像的对齐程度。
作为关键参数，它充当平衡点，允许用户微调图像的保真度 提示 同时保持整体质量。本质上，CFG 比例是控制稳定扩散生成的图像与所提供的输入的紧密程度的参数。
稳定扩散：简要见解
Stable Diffusion 是一种创新的开源文本到图像生成模型，根据 MLyearning.org 的说法，它限制生成 NSFW（工作不安全）内容。该模型的核心目标是将文本提示转化为视觉表示，弥合人类想象力和现实之间的差距。 人工智能可视化.
其运作涉及 解释给定的文本 并迭代地细化噪声图像，直到其与所描述的概念一致。稳定扩散经过大量数据集的训练，采用复杂的算法来确保输出不仅仅是随机图像，而是输入提示的连贯反映。它以其适应性和精确性而闻名，已成为寻求将抽象想法转化为有形视觉创作的艺术家、设计师和人工智能爱好者的首选。
稳定扩散中的 CFG 尺度是多少？
CFG 尺度是稳定扩散模型中的一个重要参数。该量表对影响 图像的生成 基于文本提示或输入图像。 CFG Scale 的目的是控制生成的图像与用户输入或提示的对齐程度。
CFG Scale 充当平衡因子，允许用户调整生成图像对输入的保真度，同时保持一定水平的整体图像质量。本质上，它决定了创建图像时稳定扩散模型遵循用户输入的程度。
通过操纵CFG比例，用户 可以找到 忠实于输入提示和确保生成图像的整体视觉质量之间的最佳平衡。此参数为用户提供了一个灵活的工具，可以根据自己的喜好和要求在稳定扩散模型中自定义输出。
了解更多： 下一次牛市的 5 个最佳人工智能加密货币预测
了解 CFG 秤功能的实验
探索图像生成的复杂性，无分类器指导量表或配置量表成为影响扩散过程强度的关键参数。作为控制器，它决定像素值在图像中分散的程度。在一个说明性实验中，应用具有低 CFG 比例的稳定扩散会产生轻微模糊的图像，反映轻微的像素色散。
相反，提高 CFG 比例会加剧扩散过程，从而导致更明显的模糊。该实验揭示了 CFG 比例在操纵像素值中发挥的关键作用，为用户提供了一系列选择，通过稳定的扩散来微调图像结果。
不同CFG比例对同一提示的影响！
案例一：简单提示
提示：卓越的艺术品，具有精湛的触感（杰作：1.3）和惊人的分辨率（荒谬：1.3），提供最高的质量（最佳质量：1.3）和无与伦比的细节（超详细：1.3）。显着的阴影，强调最精细的阴影（最佳阴影：0.7），精心制作的头发，以及精确的特征，例如锐利的眼线，眼影和复杂细致的眼睛（详细的眼睛：1.1）。完美的解剖学描绘。该构图描绘了一个孤独的女性角色（1girl），她有着鲜艳的红发、迷人的绿眼睛，散发着微妙的光芒，戴着水手领，穿着精心渲染的校服。该角色扎着时尚的侧马尾辫，带有侧锁，营造出视觉上迷人且平衡的美感。
- CFG < 7：图像中存在未对齐的手指，我在提示中未提及。
- 7 < CFG < 16：图像保持良好的图像质量。
- CFG > 16：图像的光线开始变暗，画面开始变得清晰
Case2：复杂提示
提示：初音未来，著名的 Vocaloid，身着前卫的套装——哥特式充气深色连衣裙——闭着眼睛，眼神迷人。 机器人面具。该服装融合了充气形状和复杂的细节，包括电线、管子、静脉、电弧和火花。白色生物力学元素装饰着角色，展示了史诗般的仿生机器人植入物。该作品是生物朋克美学的杰作，以高度细致的元素散发出时尚的魅力。在 ArtStation 上发现的这件艺术品是一个概念艺术奇迹，拥有对细节的极度关注和美丽、超凡脱俗的品质。令人惊叹的视觉效果延伸到背景，使用虚幻引擎 5 制作出无与伦比的细节。
与之前的场景（case1）相比，我这次提供的提示更加复杂。我发现在 CFG 10 到 13 范围内可以达到最佳图像质量。随着 CFG 值的增加，图像的颜色变化增加，图像变得更清晰。
然而，当CFG比例设置在1到7之间时，生成的图片表现出混乱并且图像质量显着降低。这一观察 亮点 CFG 标度的灵敏度，表明在指定范围内进行微调对于在复杂性、色彩一致性和整体图像质量之间实现所需的平衡至关重要。
了解更多： Fetch.AI 回顾：2024 年 AI 暴币 FET 不容错过
CFG规模应该高还是低？
在 Stable Diffusion WEB UI 中，默认的 CFG 比例值为 7，在创意表达和遵循用户方向之间取得了值得称赞的平衡。然而，一刀切的方法在这里并不适用。灵活性是关键，调整 根据提示复杂性确定的 CFG 规模至关重要。 一个简单的指南出现了：
- CFG 2-6：具有创造力，但可能与提示有所偏差，适合简短的提示。
- CFG 7-10：推荐用于大多数提示，确保创造力和引导生成的和谐融合。 CFG 10-15：非常适合在精度至关重要的情况下提供详细、清晰的提示。
- CFG 16-20：谨慎行事；由于潜在的一致性和质量影响，通常不推荐。
- CFG > 20：几乎不建议，因为它可能会损害可用性。
如何在 DreamStudio、Lexica 和 Playground AI 中使用 CFG Scale！
- 参观梦想工作室， 游乐场人工智能，或 Lexica 根据您的稳定扩散偏好。
- 对于 Lexica 用户，不需要登录，但 DreamStudio 和 Playground AI 需要 Gmail 或 Discord 帐户凭据。
第 2 步：输入提示
- 输入您的提示作为第二步。
- 如果提示创建带来挑战，请参阅我们有关提示工程的文章或使用免费的提示生成器/GPT-3。
步骤3：调整CFG比例值
- 在DreamStudio中，找到右侧的“Cfg Scale”滑块；在 Lexica 中，找到“指导量表”后单击“生成”。
- 调整后，按“Dream”（DreamStudio）或“Generate”（Lexica/Playground AI）。
第 4 步：找到最佳 CFG 值
- 尝试 CFG 值来发现您的理想设置。
- 找到后，下载并使用该图像，注意最佳 CFG 值会有所不同，但 7-11 通常会产生最佳结果。
结论
稳定扩散中的 CFG 比例值被证明是一个关键设置，影响生成图像的视觉结果。 CFG 在其标准值下通常有效，在平衡保真度和质量方面发挥着至关重要的作用。选择较高的 CFG 比例可增强图像保真度，将准确性置于整体质量之上。
相反，当寻求卓越的图像质量时，建议降低 CFG 比例。这种细致入微的调整使用户能够定制他们的稳定扩散体验，选择与他们对高保真度或卓越图像质量的偏好完全一致的 CFG 比例值。
阅读更多： 人工智能生态系统：全面概述
常见问题
稳定扩散中 CFG 等级的最佳点通常落在 7 到 11 的范围内。该范围被认为是实现将创意元素与引导生成相结合的平衡输出的最佳选择。它在输入提示的保真度和整体图像质量之间达到了和谐的平衡。
解码稳定扩散中的 CFG 比例涉及调整参数以影响图像生成。在 CFG 范围内进行实验，了解较高的值可增强保真度，而较低的值则优先考虑整体图像质量。
要减少稳定扩散中的 CFG（无分类器指导）比例，请在平台界面中找到 CFG 比例控件。通过将滑块移至较低位置或输入较低数值来调整 CFG 比例。生成图像并评估输出，迭代微调 CFG 比例以获得所需结果。
CFG 比例控制稳定扩散中的像素色散，而去噪可减少不需要的伪影并增强图像清晰度。
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稳定扩散中的 CFG 量表：分析及其使用方法！
无分类器引导量表（CFG 量表）在稳定扩散模型中起着至关重要的作用，决定了生成的图像与用户提示或输入图像的对齐程度。
作为关键参数，它充当平衡点，允许用户微调图像的保真度 提示 同时保持整体质量。本质上，CFG 比例是控制稳定扩散生成的图像与所提供的输入的紧密程度的参数。
稳定扩散：简要见解
Stable Diffusion 是一种创新的开源文本到图像生成模型，根据 MLyearning.org 的说法，它限制生成 NSFW（工作不安全）内容。该模型的核心目标是将文本提示转化为视觉表示，弥合人类想象力和现实之间的差距。 人工智能可视化.
其运作涉及 解释给定的文本 并迭代地细化噪声图像，直到其与所描述的概念一致。稳定扩散经过大量数据集的训练，采用复杂的算法来确保输出不仅仅是随机图像，而是输入提示的连贯反映。它以其适应性和精确性而闻名，已成为寻求将抽象想法转化为有形视觉创作的艺术家、设计师和人工智能爱好者的首选。
稳定扩散中的 CFG 尺度是多少？
CFG 尺度是稳定扩散模型中的一个重要参数。该量表对影响 图像的生成 基于文本提示或输入图像。 CFG Scale 的目的是控制生成的图像与用户输入或提示的对齐程度。
CFG Scale 充当平衡因子，允许用户调整生成图像对输入的保真度，同时保持一定水平的整体图像质量。本质上，它决定了创建图像时稳定扩散模型遵循用户输入的程度。
通过操纵CFG比例，用户 可以找到 忠实于输入提示和确保生成图像的整体视觉质量之间的最佳平衡。此参数为用户提供了一个灵活的工具，可以根据自己的喜好和要求在稳定扩散模型中自定义输出。
了解更多： 下一次牛市的 5 个最佳人工智能加密货币预测
了解 CFG 秤功能的实验
探索图像生成的复杂性，无分类器指导量表或配置量表成为影响扩散过程强度的关键参数。作为控制器，它决定像素值在图像中分散的程度。在一个说明性实验中，应用具有低 CFG 比例的稳定扩散会产生轻微模糊的图像，反映轻微的像素色散。
相反，提高 CFG 比例会加剧扩散过程，从而导致更明显的模糊。该实验揭示了 CFG 比例在操纵像素值中发挥的关键作用，为用户提供了一系列选择，通过稳定的扩散来微调图像结果。
不同CFG比例对同一提示的影响！
案例一：简单提示
提示：卓越的艺术品，具有精湛的触感（杰作：1.3）和惊人的分辨率（荒谬：1.3），提供最高的质量（最佳质量：1.3）和无与伦比的细节（超详细：1.3）。显着的阴影，强调最精细的阴影（最佳阴影：0.7），精心制作的头发，以及精确的特征，例如锐利的眼线，眼影和复杂细致的眼睛（详细的眼睛：1.1）。完美的解剖学描绘。该构图描绘了一个孤独的女性角色（1girl），她有着鲜艳的红发、迷人的绿眼睛，散发着微妙的光芒，戴着水手领，穿着精心渲染的校服。该角色扎着时尚的侧马尾辫，带有侧锁，营造出视觉上迷人且平衡的美感。
- CFG < 7：图像中存在未对齐的手指，我在提示中未提及。
- 7 < CFG < 16：图像保持良好的图像质量。
- CFG > 16：图像的光线开始变暗，画面开始变得清晰
Case2：复杂提示
提示：初音未来，著名的 Vocaloid，身着前卫的套装——哥特式充气深色连衣裙——闭着眼睛，眼神迷人。 机器人面具。该服装融合了充气形状和复杂的细节，包括电线、管子、静脉、电弧和火花。白色生物力学元素装饰着角色，展示了史诗般的仿生机器人植入物。该作品是生物朋克美学的杰作，以高度细致的元素散发出时尚的魅力。在 ArtStation 上发现的这件艺术品是一个概念艺术奇迹，拥有对细节的极度关注和美丽、超凡脱俗的品质。令人惊叹的视觉效果延伸到背景，使用虚幻引擎 5 制作出无与伦比的细节。
与之前的场景（case1）相比，我这次提供的提示更加复杂。我发现在 CFG 10 到 13 范围内可以达到最佳图像质量。随着 CFG 值的增加，图像的颜色变化增加，图像变得更清晰。
然而，当CFG比例设置在1到7之间时，生成的图片表现出混乱并且图像质量显着降低。这一观察 亮点 CFG 标度的灵敏度，表明在指定范围内进行微调对于在复杂性、色彩一致性和整体图像质量之间实现所需的平衡至关重要。
了解更多： Fetch.AI 回顾：2024 年 AI 暴币 FET 不容错过
CFG规模应该高还是低？
在 Stable Diffusion WEB UI 中，默认的 CFG 比例值为 7，在创意表达和遵循用户方向之间取得了值得称赞的平衡。然而，一刀切的方法在这里并不适用。灵活性是关键，调整 根据提示复杂性确定的 CFG 规模至关重要。 一个简单的指南出现了：
- CFG 2-6：具有创造力，但可能与提示有所偏差，适合简短的提示。
- CFG 7-10：推荐用于大多数提示，确保创造力和引导生成的和谐融合。 CFG 10-15：非常适合在精度至关重要的情况下提供详细、清晰的提示。
- CFG 16-20：谨慎行事；由于潜在的一致性和质量影响，通常不推荐。
- CFG > 20：几乎不建议，因为它可能会损害可用性。
如何在 DreamStudio、Lexica 和 Playground AI 中使用 CFG Scale！
- 参观梦想工作室， 游乐场人工智能，或 Lexica 根据您的稳定扩散偏好。
- 对于 Lexica 用户，不需要登录，但 DreamStudio 和 Playground AI 需要 Gmail 或 Discord 帐户凭据。
第 2 步：输入提示
- 输入您的提示作为第二步。
- 如果提示创建带来挑战，请参阅我们有关提示工程的文章或使用免费的提示生成器/GPT-3。
步骤3：调整CFG比例值
- 在DreamStudio中，找到右侧的“Cfg Scale”滑块；在 Lexica 中，找到“指导量表”后单击“生成”。
- 调整后，按“Dream”（DreamStudio）或“Generate”（Lexica/Playground AI）。
第 4 步：找到最佳 CFG 值
- 尝试 CFG 值来发现您的理想设置。
- 找到后，下载并使用该图像，注意最佳 CFG 值会有所不同，但 7-11 通常会产生最佳结果。
结论
稳定扩散中的 CFG 比例值被证明是一个关键设置，影响生成图像的视觉结果。 CFG 在其标准值下通常有效，在平衡保真度和质量方面发挥着至关重要的作用。选择较高的 CFG 比例可增强图像保真度，将准确性置于整体质量之上。
相反，当寻求卓越的图像质量时，建议降低 CFG 比例。这种细致入微的调整使用户能够定制他们的稳定扩散体验，选择与他们对高保真度或卓越图像质量的偏好完全一致的 CFG 比例值。
阅读更多： 人工智能生态系统：全面概述
常见问题
稳定扩散中 CFG 等级的最佳点通常落在 7 到 11 的范围内。该范围被认为是实现将创意元素与引导生成相结合的平衡输出的最佳选择。它在输入提示的保真度和整体图像质量之间达到了和谐的平衡。
解码稳定扩散中的 CFG 比例涉及调整参数以影响图像生成。在 CFG 范围内进行实验，了解较高的值可增强保真度，而较低的值则优先考虑整体图像质量。
要减少稳定扩散中的 CFG（无分类器指导）比例，请在平台界面中找到 CFG 比例控件。通过将滑块移至较低位置或输入较低数值来调整 CFG 比例。生成图像并评估输出，迭代微调 CFG 比例以获得所需结果。
CFG 比例控制稳定扩散中的像素色散，而去噪可减少不需要的伪影并增强图像清晰度。
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