代码拉取完成,页面将自动刷新
术语 | 直译 | 翻译 | 说明 |
---|---|---|---|
stable diffusion | 稳定扩散 | stable diffusion | 一个开源的文本到图像 latent diffusion 模型,能够在给定任何文本输入的情况下生成相关的图像 |
SD | stable diffusion 的缩写 | ||
CFG Scale | CFG指数 | 提示词相关性 | Classifier Free Guidance Scale 的缩写,基于实际功能翻译。 |
Denoising strength | 去噪强度 | 重绘幅度 | 这里的“去噪”其实并非常规的去噪(不是那种后处理滤镜),而是同时指“加噪”强度。 在SD进行取样的过程中,他要先有噪点然后逐渐从噪点“恢复”成图片。这个“恢复”的过程就叫去噪。而假设我们有1份噪点(100%),step则决定每个step去除多少%的噪点。比如100步就是每步1% i2i的生成过程就是,假如去噪强度是1.0,那他会加100%的噪点,然后跑100%的取样。而假如去噪强度是0.0,那他就不加噪点,也就是不做取样,直接编码进潜空间然后再直接解码回来。所以很自然0.5的去噪就只会跑一半的step,因为他只加了50%的噪点。 其实在sd官方,这个参数不叫Denoising strength,而是直接叫 strength - strength for noising/unnoising (加噪/去噪的强度),我觉得以功能取代原有名字也是一种解决办法。 |
inpaint | 绘画 | 局部重绘 | 在SD里这个标签对应的功能是绘制蒙版,并对蒙版区域进行局部重绘。 |
outpaint | 向外绘制 | ||
latent space | 潜空间 | ||
latent noise | 潜空间噪声 | ||
latent zeroes | 潜空间数值零 | ||
image grids | 宫格图 | ||
Hypernetwork | 超网络 | ||
Slerp | 球面线性插值 | ||
Aesthetic | 美术风格 | ||
tokenizer | 词元 | ||
- | |||
t2i | 文生图 | txt to img 的缩写 | |
i2i | 图生图 | img to img 的缩写 | |
Tag | 提示词 | 某些教程会使用 Tag 作为 Prompt 的翻译,但实际上只有部分模型(如wd跟nai)可以以tag的方式作为提示词输入 | |
NAI | Novel AI | ||
naifu | Novel AI 本地版 | ||
webUI | stable diffusion 网页用户界面,由AUTOMATIC1111开发 | ||
embedding | |||
Textual Inversion | 参考链接 | ||
ENSD | Eta noise seed delta | ||
CLIP | Contrastive Language-Image Pre-Training的缩写。CLIP是用于处理文本理解文本的神经网络,它把你的自然语言提示语分割成词元并转化为向量供 diffusion 模型使用 | ||
WD | waifu diffusion的缩写 |
此处可能存在不合适展示的内容,页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容,可点击提交进行申诉,我们将尽快为您处理。