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文生图
依据设置的提示词和采样参数,生成相关图像。
提示词
- 提示词 用一句话描述你想生成的内容,或使用多个提示词(用英文逗号
,隔开) - 反向提示词 你不想要生成的内容。
模版风格
模版风格包含正向和反向提示词,并应用于两者
🎨 随机添加一个艺术家到提示词中
↙️ 从提示词中读取生成参数。如果提示词为空,则读取上一次的生成参数到用户界面
💾 将当前的提示词保存为模版风格(保存在styles.csv)
📋 将所选模板风格,应用于当前提示词
如果你在文本中添加{prompt}标记,并保存为模版风格。
那么将来你使用该模版风格时,你现有的提示词会替换模版风格中的{prompt}
示例1:
masterpiece, best quality, a girl flying in sky
Negative prompt: lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
Steps: 28, Sampler: Euler a, CFG scale: 11, Seed: 943409469, Size: 512x768, Clip skip: 2, ENSD: 31337
复制此文本,提示词输入框右键粘贴,按↙️读取生成参数,然后点击生成。
生成
-
生成 单击此按钮,生成一张图像。右键此按钮,可选择无限生成
- 中止 停止处理图像,并返回迄今为止累积的任何结果
- 跳过 停止处理当前图像,并继续处理下一个
-
生成图像数量 : 生成批次和每批数量的乘积
保存
无需手动保存,每次生成的图片都会自动备份到outputs文件夹。
- 保存 点击此按钮,保存选中的一张图片到log文件夹,并将生成参数保存到log.csv文件
- 保存时生成zip压缩文件:勾选后,点击保存按钮时,将本次批量生成的所有图片打包为images.zip文件。请注意,此zip文件将在下次点击生成按钮时自动删除。
- 使用脚本生成图片时,图片不会被备份,请手动选择需要的每一张图片并保存。
- 将有关生成参数的文本信息,作为块内置到 png 图片文件中 在 设置 保存图像/宫格图 可找到此选项
- 勾选后,可使用 图片信息 或 图库浏览器 标签页 查询并复用生成图片时使用的提示词和采样参数。【强烈建议开启此功能,勾选后记得点 保存设置】
采样参数
-
迭代步数 迭代改进生成的图像多少次;更高的值需要更长的时间;非常低的值会产生不好的结果。请注意,设置从低到高的多个迭代步数,生成的多张图像并不对应AI绘画的过程。
-
采样方法 请注意,带有单独字母
a的采样方法, 生成效果更好, 但不适用混合种子- Euler a : 非常有创意,可以根据迭代步数获得完全不同的图像,将迭代步数设置为高于 30-40 不会有正面作用
- Euler :
- LMS :
- LMS Karras :
- Heun :
- DPM2 a :
- DPM2 a Karras :
- DPM2 Karras :
- DPM fast :
- DPM adaptive :
- DDIM : 最擅长局部重绘
- PLMS :
-
图像分辨率 调整输出图像的宽度和高度。请注意,宽度和高度必须是64的整数倍。
-
提示词相关性 图像应在多大程度上服从提示词 - 较低的值会产生更有创意的结果
-
随机种子 一个固定随机数生成器输出的值 - 以相同参数和随机种子生成的图像会得到相同的结果
-
🎲 将随机种子设置为-1,则每次都会使用一个新的随机数
-
♻️ 重用上一次使用的随机种子,如果想要固定输出结果就会很有用
-
图生图
依据设置的提示词和重绘幅度,对图像进行重绘。
- 宽高比调整 原图宽高比和输出宽高比不一致时,对原图进行预调整
- 重绘幅度 决定算法对图像内容的影响程度。设置 0 时,什么都不会改变,而在 1 时,你将获得不相关的图像
局部重绘
蒙版
-
蒙版来源
- 绘制蒙版 在网页中自己画一个蒙版,或
- 在外部编辑器中擦除图片的一部分,并上传一张包含透明通道的PNG图片。任何轻微透明的区域都会成为蒙版的一部分。请注意,有些编辑器默认将完全透明的区域保存为黑色。
- 上传蒙版 选择一个分辨率一致的黑白图像(白色=蒙版区域)
- 绘制蒙版 在网页中自己画一个蒙版,或
-
重绘区域
- 重绘蒙版内容 重绘蒙版区域
- 重绘非蒙版内容 反选蒙版区域并重绘
-
蒙版模糊 设置为 0 像素时,严格按照蒙版区域进行重绘,为其它值时,模糊蒙版边缘以改善出图效果
蒙版预处理
蒙版区域被重绘之前,预处理的方式
全分辨率局部重绘
启用全分辨率局部重绘后,蒙版区域会被放大,处理后粘贴回原图。 这允许你重绘大型图片,并允许你以更高的精度进行局部重绘。
- 预留像素 放大时,在蒙版四周保留的缓冲区域宽度
图像放大(更多)
对图像进行放大。相比普通放大, AI放大(超分辨率)会根据已知图像信息尝试恢复图像细节。
缩放比例
-
等比缩放 放大指定的倍数
-
指定尺寸缩放 放大到指定的分辨率
- 裁剪以适应 原图宽高比和输出宽高比不一致时,对原图进行裁剪
放大算法 2 (Upscaler 2) 可见度 默认值1(权重100%),即只有放大算法2生效
-
None : 原意是不做任何放大,但由于任何放大算法后面都会检查一遍结果是否符合输出大小,并且用 Lanczos 缩放到指定大小。所以 None 实际上一直都是 Lanczos 放大
-
Lanczos : 高质量传统插值放大算法之一(多相位插值 sinc 的一种)。不过比起另一款传统缩放算法 Mitchell–Netravali (双三次插值 Bicubic 的一种) 来说,lanczos在缩小方面其实比较优秀。所以 WebUI 在使用各类ai模型放大的时候(通常结果为固定的2倍或者4倍大小),都会是先放大到大于等于指定大小然后再用 Lanczos 缩小回来
-
Nearest : 最快最简单但效果最差的算法,适合在比较不同算法的结果时充当像素点对像素点的原图参考图(只限整数倍放大)
-
LDSR :
-
ESRGAN类
- BSRGAN : 以 ESRGAN 为骨干的一个超分算法,如果不知道选什么,先试试这个吧
- ESRGAN : 倾向于抹除图片瑕疵(但容易误伤细节)
- Remacri : BSRGAN的另一个实现,倾向于保留乃至增加图片细节(适合放大笔触,擅长放大风景图),在使用 SD upscale 脚本的时候是比较推荐的预放大器
- Lollypop : BSRGAN的另一个实现,特点跟 Remacri 相似,但更擅长偏真实的人类画像
-
ScuNET :
-
ScuNET PSNR :
-
RSwinIR_4x : 非常锐利清晰且稳定的算法。对于画面稍微有点模糊或者细节比较少的图会是个好的选择
面部修复
-
GFPGAN 可见度 默认值0(权重0%),老照片面部修复模型,需要时启用
-
CodeFormer 可见度 默认值0(权重0%),扭曲面部修复模型,需要时启用。此模型效果差于GFPGAN
- CodeFormer 权重 : 此算法对面部的重绘幅度 (0 = 最大效果, 1 = 最小效果)
-
放大后再进行面部修复 未勾选时,先进行面部修复再放大
额外功能
☑️面部修复
功能同上。勾选默认无修复,需在 设置 保存图像/宫格图 选择面部修复模型,并保存设置。

☑️平铺
尝试生成可平铺(上下一致,左右一致,如瓷砖)的图片。
此功能几乎不可用,大多数模型未对此进行训练,出图质量极差
☑️高分辨率修复
先以指定的 第一遍分辨率(通常为较低分辨率)生成图片,然后进行一次图生图(可调整重绘幅度)。
默认情况下,文生图在非常高的分辨率下(>1024x1024),提示词主体在图像里的占比较小,此功能可避免此情况。
▼混合种子
混合两个“不同随机种子生成的图像“
可点击随机种子右侧的 ▼ 按钮找到这个功能(此功能对带有 a 后缀的 采样方法 无效)
- 差异随机种子 : 第二个图像的随机种子
- 差异强度 : 混合比例。0输出原图,1输出第二张图
不同差异强度的图片是非线性的,几乎没有规律。此功能的可用性存疑。
▼种子分辨率调整(Resize seed)
尝试生成与“同一随机种子在指定分辨率下生成的图像”相似的图片
可点击随机种子右侧的 ▼ 按钮找到这个功能(此功能对带有 a 后缀的 采样方法 无效)
- 宽度和高度 : 原始图像的分辨率
当你改变分辨率时,即使你保留所有其他参数和随机种子,图像依然可能完全改变。
你可以指定原始图像的分辨率,此功能会尝试生成相似的图像。
通常情况下,使用 图生图-填充 或 脚本-向外绘制 可获得更好的效果,此功能的可用性存疑。
在下面的例子中,最左边的图片分辨率是512x512,而其他的图片是用完全相同的参数产生的,但垂直方向的分辨率更大。
反推提示词
提供一张图片,分析图片反推提示词。可在图生图页面的生成按钮旁找到这个功能
- CLIP 反推提示词 使用 CLIP 生成说明文字(自然语言描述)来源
- DeepBooru 反推提示词 使用 deepbooru 生成说明文字(用
,隔开的多个tag)
反推结果通常并不准确,如果是webui生成的图片,可尝试使用图片信息功能获取提示词。
提示词语法
权重
() [] (:)
webUI
-
a (word)增加 word 的权重为 1.1 -
a ((word))增加 word 的权重为 1.21 (= 1.1 * 1.1) -
a [word]减少 word 的权重为 0.91 (= 1 / 1.1) -
a (word:1.5)调整 word 的权重为 1.5- 用鼠标选中Tag,按ctrl+↑↓,可快速调整权重,如图所示
- 请注意,
[:]是另一种作用,详见下面的 中途切换Tag
-
a\(word\)- 转义(),使其能够被当做正常文字输入
NAI
-
a {word}增加 word 的权重为 1.05- 此括号对webUI无效! 如您需要使用,安装此扩展,使用
NAIConvert按钮转换提示词
- 此括号对webUI无效! 如您需要使用,安装此扩展,使用
-
a [word]减少 word 的权重为 0.95 -
Nai不支持
()和:\, Nai支持嵌套多个括号,但不支持组合嵌套,如{{a},b}或a {apple} in table
交替使用tag
[tag|tag]
方便的语法,用于每隔一步轮换tag。
[cow|horse] in a field
第1步 第3步...,提示词是 cow in a field (牛在田里)
第2步 第4步...,提示词是 horse in a field (马在田里)
以此类推,循环往复。
可轮换多个提示词,如下所示:
[cow|cow|horse|man|siberian tiger|ox|man] in a field
中途切换Tag
[tag:tag:]
方便的语法,用于中途切换Tag
[boy:girl:0.3] flying in sky
前 30% 步,提示词是 boy flying in sky (男孩在天空飞翔)
30% 步后,提示词是 girl flying in sky (女孩在天空飞翔)
Tag可以为空,也可以串联或嵌套使用,前面tag为空时可省略前面的:
a [mountain::0.25][:lake:0.75] in [foreground:[background:25]:6]
如果数字是 小数,那么在指定的百分比步切换;
如果数字是 整数,那么在指定的步数切换。
脚本
使用脚本生成图片时,图片不会被备份,请手动选择需要的每一张图片并保存。
向外绘制
向外绘制扩展了原始图像,并在创建的空白处进行了绘画。
建议提供一个与图片相匹配的提示词,迭代步数为50到100,用 Euler a 或 DPM2 采样方法。重绘幅度和提示词相关性设置为最大。
提示词矩阵
固定Tag|可选Tag1|可选Tag2
使用 | 字符分隔多个提示,为它们每个可能的组合生成一个图像(始终保留提示的第一部分, 使用相同的种子)
- 把变量部分放在提示词文本的开头 字面意思,把固定Tag移动到提示尾部。
table|apple|banana
桌子|苹果|香蕉
a busy city street in a modern city|illustration|cinematic lighting
繁华的城市街道|插图(绘画风格)|电影灯光
你可以使用多个 可选Tag,为它们每个可能的组合生成一个图像
a girl, blue background|detailed face|highly detailed|artstation|illustration by Sophie Anderson
一个女人,蓝色背景|高清的脸|超高清|插图(画家Sophie Anderson)|artstation(一个3D建模网站)
X/Y 图表
创建一个具有不同参数的宫格图。
选择 X轴 和 Y轴 的类型,并输入用逗号分隔的多个值 (整数或小数)
-
用逗号分隔的多个值,尾部不要添加多余的逗号。
1, 2, 3, 4, 5
-
可使用
-符号表示一个范围1-5= 1, 2, 3, 4, 5
-
可使用
()括号控制 范围的增量。1-7 (+2)= 1, 3, 5, 73-1 (-0.5)= 3, 2.5, 2, 1.5, 1
-
可使用
[]括号控制 范围的值数量1-10 [3]= 1, 5, 100.0-1.0 [6]= 0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0
设置
- 在图表中包括轴类型和值 字面意思,如图所示
- 生成图表时,保留每一张图像 字面意思
- 保持随机种子为-1 字面意思,随机种子
提示词 搜索/替换
轴类型选择 提示词 搜索/替换,输入用逗号分隔的多个值 (文本)。在提示词里搜索第一个值,替换为文本列表中的每一个值。
例如,提示词为 女孩拿着一个苹果,文本列表为 一个苹果,一个西瓜,一把枪,你会得到三个提示词
女孩拿着一个苹果女孩拿着一个西瓜女孩拿着枪
如果你想在文本中使用英文逗号, 你必须将文本放在"引号"中,并确保分隔值的逗号 两边没有多余的空格。















