1. Choose where to run Stable Diffusion:
    - download it to your device and run it locally (requires a GPU with at least 4 GB of VRAM)
    - sign up for a general GPU inference service, such as Paperspace or Google Colab
    - use a service made specifically for image generation, like DreamStudio or Stable Horde
2. Write a prompt:
    - decide what you want a picture of, e.g. "a winged panda flying over a rainbow" (single subjects or landscapes work best)
    - add qualifiers to tune the style, e.g. "painterly, depth of field, high quality"
3. Customize the settings:
    - a higher step count can result in higher quality
    - higher guidance results in closer adherence to the prompt, at the cost of naturalness
    - specify an image as a starting point, change the denoising strength to make it more or less prominent in the result
    - generate multiple images with the same seed, but different settings, for an apples-to-apples comparison
4. Advanced customization (not all of these are supported by all services):
    - add a negative prompt to eliminate unwanted features
    - process the output with an upscaler like GFPGAN to improve quality
    - use a custom embedding or finetuned model to nail down a specific style (make sure to respect the artist(s) whose work it was trained on)
1. เลือกตำแหน่งที่จะรัน Stable Diffusion: - ดาวน์โหลดลงในอุปกรณ์ของคุณและรันในเครื่อง (ต้องใช้ GPU ที่มี VRAM อย่างน้อย 4 GB) - สมัครใช้บริการอนุมาน GPU ทั่วไป เช่น Paperspace หรือ Google Colab - ใช้ บริการที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการสร้างภาพ เช่น DreamStudio หรือ Stable Horde 2 เขียนข้อความแจ้ง: - ตัดสินใจว่าคุณต้องการภาพอะไร เช่น "แพนด้ามีปีกบินอยู่เหนือสายรุ้ง" (วัตถุเดียวหรือทิวทัศน์จะทำงานได้ดีที่สุด) - เพิ่มตัวระบุเพื่อปรับแต่ง สไตล์ เช่น "จิตรกร ระยะชัดลึก คุณภาพสูง" 3. ปรับแต่งการตั้งค่า: - การนับก้าวที่สูงขึ้นอาจส่งผลให้มีคุณภาพสูงขึ้น - คำแนะนำที่สูงขึ้นส่งผลให้ปฏิบัติตามข้อความแจ้งได้มากขึ้น โดยต้องแลกกับความเป็นธรรมชาติ - ระบุรูปภาพ เป็นจุดเริ่มต้น เปลี่ยนจุดแข็ง denoising เพื่อให้โดดเด่นมากขึ้นหรือน้อยลงในผลลัพธ์ - สร้างภาพหลายภาพที่มีเมล็ดเดียวกัน แต่มีการตั้งค่าที่แตกต่างกัน สำหรับการเปรียบเทียบแอปเปิ้ลกับแอปเปิ้ล 4. การปรับแต่งขั้นสูง (ไม่ใช่ทั้งหมดนี้คือ บริการทั้งหมดรองรับ): - เพิ่มพรอมต์เชิงลบเพื่อกำจัดคุณสมบัติที่ไม่ต้องการ - ประมวลผลเอาต์พุตด้วยตัวขยายขนาดเช่น GFPGAN เพื่อปรับปรุงคุณภาพ - ใช้โมเดลการฝังหรือปรับแต่งแบบกำหนดเองเพื่อตอกย้ำสไตล์เฉพาะ (อย่าลืมเคารพศิลปิน ) ซึ่งงานที่ได้รับการฝึกอบรมมา)
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence