Introduction
Bienvenue sur PicLumen, votre outil de référence pour la création de superbes images générées par l'IA ! Si vous souhaitez faire passer vos images au niveau supérieur, le réglage de certains paramètres avancés peut faire une grande différence. Dans ce guide, nous allons vous présenter quelques paramètres clés tels que l'invite négative, l'échelle CFG, les étapes, l'échantillonneur, le planificateur et la graine. Ne vous inquiétez pas si ces paramètres vous semblent un peu techniques : nous les décomposons et vous montrons comment les utiliser pour obtenir les meilleurs résultats.
Comprendre les messages négatifs
Les invites négatives sont un outil puissant de PicLumen qui vous aide à affiner votre génération d'images en indiquant à l'IA ce que vous ne voulez pas dans l'image. En spécifiant certains éléments à éviter, vous pouvez obtenir des résultats plus clairs et plus précis.
Voici quelques suggestions négatives courantes :
- Problèmes généraux de qualité : "lowres, low quality, worst quality, jpeg artefacts" (faible qualité, mauvaise qualité, artefacts jpeg)
- Anatomie et erreurs artistiques : "mauvaise anatomie, membres supplémentaires, doigts supplémentaires, mauvaise main, doigts entrecroisés, erreur artistique".
- Questions temporelles ou de style : "les plus anciens, les plus précoces, les plus abstraits
- Autres éléments indésirables : "texte, signature, filigrane, nom d'utilisateur, scan".
Grâce à ces invites, vous pouvez aider l'IA à éviter d'inclure ces caractéristiques indésirables dans votre image.
Invite négative : nsfw, lowres, (mauvais), texte, erreur, moins, supplémentaire, manquant, pire qualité, artefacts jpeg, basse qualité, filigrane, inachevé, déplaisant, plus ancien, précoce, aberration chromatique, signature, chiffres supplémentaires, erreur artistique, nom d'utilisateur, [abstrait], mauvaise main, doigts entrelacés
Réglage de l'échelle du CFG
L'échelle CFG (Classifier-Free Guidance) est un paramètre crucial de PicLumen qui détermine dans quelle mesure l'IA suit vos instructions. Il permet de contrôler l'équilibre entre la créativité et le respect de vos instructions.
- Valeurs d'échelle CFG inférieures : Ces valeurs peuvent donner lieu à des images plus créatives et plus variées, mais elles ne suivent pas nécessairement le texte de l'invitation d'aussi près. Par exemple, une échelle CFG de 5 peut produire une image qui capture l'essence de votre message mais qui inclut des éléments inattendus.
- Valeurs d'échelle CFG plus élevées : Par exemple, une échelle CFG de 12 produira généralement une image qui correspondra étroitement aux détails du message. Toutefois, des valeurs très élevées, supérieures à 20 par exemple, peuvent entraîner des problèmes tels que des couleurs trop saturées ou même des distorsions, ce qui donne à l'image un aspect peu naturel.
Pour éviter ces problèmes, une échelle CFG comprise entre 7 et 12 est généralement sûre et efficace, car elle permet d'équilibrer la fidélité à l'invite avec suffisamment de souplesse pour permettre des variations créatives.
Modification des étapes
Le paramètre Steps de PicLumen détermine le nombre d'itérations que l'IA effectue pour générer une image. Vous pouvez régler le paramètre Steps entre 1 et 60.
- Moins d'étapes : L'utilisation d'un nombre réduit d'étapes (par exemple, 15) permet de générer des images rapidement, mais les images peuvent sembler inachevées.
- Plus d'étapes : L'augmentation du nombre d'étapes (par exemple, 35) permet à l'IA d'affiner l'image de manière plus approfondie, ce qui se traduit par une meilleure qualité et des détails plus complexes. Toutefois, le traitement de l'image est également plus long.
Il est important de noter qu'au-delà d'un certain point, l'augmentation du nombre d'étapes peut ne pas améliorer de manière significative la qualité de l'image, mais peut entraîner des temps de traitement plus longs. Par conséquent, il est essentiel de trouver le bon équilibre et d'expérimenter différents paramètres pour obtenir les meilleurs résultats en fonction de vos besoins spécifiques.
Comprendre les échantillonneurs et les programmateurs
Lorsque PicLumen crée une image, il part d'un brouillon bruité dans "l'espace latent". L'IA élimine ensuite progressivement ce bruit, en affinant l'image étape par étape. Ce processus est appelé échantillonnage, et les outils que nous utilisons sont appelés échantillonneurs. Les outils que nous utilisons sont appelés échantillonneurs. Ils influencent le temps nécessaire pour générer une image et la variété des résultats.
Les ordonnanceurs contrôlent l'évolution du niveau de bruit à chaque étape. Ils jouent également un rôle crucial dans la détermination de l'aspect final de l'image.
Types d'échantillonneurs et de programmateurs
Échantillonneurs ODE classiques
- Euler : Rapide et simple, idéal pour des résultats rapides, mais moins détaillé.
- Heun : Plus lent qu'Euler, il offre plus de détails et de précision.
- LMS (Linear Multistep Method) : Vitesse similaire à celle d'Euler, vise une meilleure précision mais la stabilité peut varier.
Échantillons ancestraux
- Euler a, DPM2 a : Les noms de ces échantillonneurs comportent une seule lettre "a" pour ancêtre. Ils ajoutent du bruit à chaque étape, ce qui rend les images générées variées.
Séries DPM et DPM
- DPM (Diffusion probabilistic model solver) : ajuste la taille du pas de manière adaptative. Il peut être lent car il ne garantit pas l'achèvement dans le nombre de pas d'échantillonnage.
- DPM++ SDE : utilise une approche aléatoire et ancestrale pour des résultats uniques mais instables.
- DPM++ 2M : un bon équilibre entre vitesse et qualité.
Karras (Ordonnanceur)
- Réduit efficacement le bruit après environ 8 étapes, améliorant ainsi la qualité de l'image.
Choisir le bon échantillonneur et le bon programmateur
- Pour les images simples : Choisissez Euler, Euler a ou Heun (réduisez les étapes pour gagner du temps).
- Pour la rapidité, la nouveauté, la haute qualité et la stabilité : Choisissez DPM++ 2M Karras ou DPM++ 2M.
- Pour une qualité et une variété élevées : Choisissez DPM++ 2M SDE Karras ou DPM++ SDE Karras.
Comprendre les semences
La graine détermine le bruit initial de l'image latente, qui influence l'aspect final de votre image.
Rôles clés du paramètre "semences
- Détermination de l'apparence de l'image : En changeant le nombre de graines, vous pouvez explorer différents résultats générés.
- Assurer la reproductibilité : L'utilisation de la même semence avec les mêmes paramètres produira la même image. Cela est essentiel pour les expériences, la reproduction des résultats et la comparaison des performances de différents modèles.
Conclusion
Nous avons tout abordé, de l'impact des invites négatives à la précision des échantillonneurs et des programmateurs, en passant par la façon dont les graines peuvent façonner votre image finale. Jouez avec ces paramètres, expérimentez et voyez quelles images étonnantes vous pouvez créer. N'oubliez pas que la meilleure façon d'apprendre est de faire, alors plongez et commencez à faire des ajustements. Amusez-vous bien en créant des images !
