AI创作——disco diffusion入门使用

目的：在谷歌的的colab上基于disco diffusion模型实现输入文本输出相应图片的功能

1、disco diffusion托管在谷歌的colab上，登录对应网址如下：

https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion/blob/main/Disco_Diffusion.ipynb

2、保存副本文件

进入页面后，要先在云端硬盘中保存一份副本，在副本上进行接下来的操作。

点击“在新标签页中打开”后进入副本页面

点击确定：

点击“连接到google云端硬盘”

使用谷歌账户登录谷歌云盘

3、输入文本，输出图片

在第三部分的setting中，找到prompt模块，其中text_prompts 中输入文本，

将第四部分中的n_batches设置为1，这样生成的图片就只有一张，

点击全部运行，开始作图

在diffusion模块中可以看到图片渲染的进度

渲染五分钟后：

4、常用参数

disco diffusion模型中还有诸多参数可以设置，作者整理了主要参数的含义及取值范围，如下表

序号	分类	字段	描述	取值
1	提示	text_prompts	对你希望机器生成的内容进行描述
2	提示	image_prompts	可以设置一些参考图片，以对其内容的更多描述（可选）
3	基本设置	batch_nam	该次创作图像的文件和文件夹名称
4		steps	在创建一个图像时，去噪过程被细分为处理的步骤，	50-10000，默认250，一般来说超过500步的时候，实际上的改善就不是特别明显了
5		width_height	所需的最终图像大小，以像素为单位	默认为[1280,768] 受显卡内存限制。每个边缘长度应设置为 64 像素的倍数，并且在默认 CLIP 模型设置上至少为 512 像素
6		clip_guidance_scale	用于指示最终图像和描述文本（prompt）的相似度，是非常重要的参数之一。一般来说越高越好，但如果太大的话，它也会过度接近目标并扭曲图像	默认5000，可选范围1500-100000
7		tv_scale	总噪声方差，控制最终输出的 “平滑度”。如果使用，tv_scale将尝试平滑你的最终图像，以减少整体噪声	默认为0，可选参数，范围为0-1000，设置为0即可关闭。
8		range_scale:	用于调整颜色的对比度。较低的range_scale会增加对比度。非常低的值会产生更多鲜艳的或类似海报的图像。较高的range_scale会降低对比度，使图像更加柔和。	默认150，可选参数，范围0-1000，0即关闭。
9		sat_scale	过饱和调整。如果使用， sat_scale将有助于减轻过饱和度，如果你的图像过于饱和，可以增加 sat_scale来降低饱和度。	可选参数，默认设置为0，即关闭，范围0-20000
10		cutn_batches	每次迭代，AI 将图像切割为一个个小的图像块，称之为切片。并将每个切片与“提示”进行比较，以决定如何指导下一个扩散步骤。更多的切片通常可以产生更好的图像，因为 DD 在每个时间步有更多的机会微调图像精度。	1-8，默认为4
11		skip_augs	DD 采用了“torchvision 增强”，在图像创建过程中引入随机图像缩放、透视和其他选择性调整。这些增强原本是想帮助提高图像质量，但可能对边缘产生您不想要的“平滑”效果。	默认为否
12		init_image	可选参数，作为AI生成图像的参考图像，也是起点图像，如果保持默认值(None)，那么生成的结果就是一开始我们看到的噪声图像。	用户上传
13		init_scale	这控制了CLIP在多大程度上会试图匹配提供的init_image。这与上面的 clip_guidance_scale相互平衡。较大的值时，图像就不会在扩散过程中变化很大。而太多的clip_guidance_scale，初始图像可能会被丢失。	默认值1000，可选范围10-20000,
14		skip_steps	去噪的前几个步骤往往是非常戏剧性的，有些步骤 (可能占总数的10-15%) 可以被跳过而不而不影响最终的图像。但与此同时，这项值过大意味着跳过了太多的步骤，剩下的噪声可能不够产生新的内容，因此可能没有 "剩余时间 "来完成一幅满意的图像。	必须可以整除steps，默认值10。如果有init_image，则需要跳过大约50%的steps来保证和init_image的相似
15	Models Settings	diffusion_model	提供9种可选的扩散模型
16		use_secondary_model	是否选用次级模型	默认为是
17		CLIP settings	提供9种可选的clip模型	VITB32、RN50等
18		OpenCLIP settings	提供13种可选的OpenCLIP模型
19	切割安排	cut_overview	切割，设置越高，细节就越细节	[12]400+[4]600
20		cut_innercut	切割，值越大，主体越小，一般用来控制图片的视距	[4]400+[12]600
21		cut_ic_pow	画面精细程度，值越大，画面越精美清晰	[1]*1000，取值范围0.5-100（方括号内）
22	高级设置	perlin_init	通常情况下，程序会使用一个充满随机噪声的图像作为扩散曲线的起点。如果选择了 perlin_init，程序将使用一个 Perlin 噪声模型作为初始状态。
23		perlin_mode	设置 Perlin 噪声的类型：彩色、灰色或两者的混合，给你额外的噪声类型选择。
24		set_seed	在扩散代码的深处，有一个随机数“种子”，它被用来作为确定扩散初始状态的基础。默认情况下，它是随机的，但你也可以指定你自己的种子。
25		eta	是一个扩散模型变量，它在每个时间步长中混入随机量的比例噪声。0 是没有噪音，1.0 是更多的噪音。你可以把 eta 值调到 0 以下，但可能会给你带来不可预测的结果。	0-1，默认值是 0.8，
26		clamp_grad	clamp_grad 是一个内部限制器可以阻止程序产生极端的结果。如果在关闭 clamp_grad 的情况下，图像发生了巨大的变化，这可能意味着你的 clip_guidance_scale 太高，应该降低。	默认开启
27		clamp_max	为图像提供更平滑、更柔和的色彩，但设置更高的值 (0.15 - 0.3) 可以提供有趣的对比度和鲜度。	0-0.3，默认值是 0.05，
28	运行设置	n_batches	此变量设置您希望 DD 创建的静止图像的数量。	1-100，默认50
29		display_rate	在DD运行期间，您可以使用此变量监控正在创建的每个图像的进度。如果 display_rate 设置为 50，DD 将在每 50 个迭代完成时显示一次进行中的图像。	5-500，默认50
30		resume_run	如果您的运行被中断（例如您自己终止了进程，或者因为断开连接），您可以使用此复选框从中断的地方恢复您的批处理运行。但是，您不得更改批处理中的设置，否则无法可靠地恢复。

4、查看和下载生成的图片

在谷歌云端硬盘的AI文件夹下的Disco_Diffusion下的images_out文件夹中存放了生成的图片。

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