LibLibAI哩布哩布生图炼丹系统入门课，从生图到炼丹，只学这一门就够了

LibLibAI哩布哩布生图炼丹系统入门课，从生图到炼丹，只学这一门就够了

系统基础认知

生图炼丹系统是 AI 绘画中生成高质量图像的关键工具，其核心是通过接收输入的文本描述、参数设置，利用背后的算法将这些信息转化为精美的图像。例如 Diffusion 模型，就是通过逐步去噪来生成逼真的图像，这也是 LibLibAI 哩布哩布生图炼丹系统的重要理论基础。

生图操作流程

  1. 进入平台与模型选择
    • 打开LibLibAI 网站，点击 “在线生图” 按钮进入操作页面。
    • 在页面左上角的 “CHECKPOINT” 下拉框中选择基础模型，还可在模型广场挑选心仪的模型加入模型库后在此调用。
    • 入门阶段，VAE 模型可使用系统自动匹配或选择常见的如 840000 对应的选项。
  2. 确定生成方式与提示词撰写
    • 选择文生图模式。
    • 提示词撰写很关键，分为细节描述和生图标准两部分。比如描述奇幻森林场景，可写 “古老的、布满神秘符文的参天大树，阳光透过茂密枝叶洒下金色光斑，地面上盛开着奇异的发光花朵”，还可添加 “美丽的”“宁静的” 等词汇确定生图标准，以提升画面品质。
  3. 参数设置
    • 迭代步数：决定 AI 调整图片的次数，步数越多，图片越精细，但耗时也越长。
    • 采样方法：即选择让 AI 用什么算法生图，不同算法会产生不同效果。
    • 生成批次与每批数量：可设置一次操作生成多少批图片，每批生成几张。
    • 随机数种子：固定种子可对图片进行 “控制变量” 操作，若种子不变且其他设置不改，会生成相同图片。
  4. 开始生图
    • 完成上述所有设置后，点击 “开始作图” 按钮，系统便会根据设置和提示词生成图片。

炼丹（模型训练）基础入门

  1. 数据收集与整理
    • 明确训练目标，如要训练出画特定风格人物的模型，就收集此类人物的大量图片，还可收集相关文字描述作为辅助数据。
    • 对收集的数据进行清洗和标注，确保数据质量。
  2. 模型选择与参数设置
    • 从 LibLibAI 平台选择适合的基础模型作为训练起点。
    • 调整学习率、训练轮数等参数。学习率影响模型收敛速度，训练轮数决定模型对数据的学习程度。
  3. 训练过程监控与优化
    • 训练过程中，观察损失函数值的变化等指标，若损失函数下降过慢或出现波动，可调整参数。
    • 可通过可视化工具查看生成的中间结果，根据结果调整策略
声明：如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。