Bài 2: Làm quen với các Khái niệm và thông số cơ bản

Tài liệu được biên soạn cho học viên của EliAI. Học viên không dùng cho bất kỳ mục đích thương mại hoá đối với tài liệu này.

Website EliAI: eliai.vn Youtube EliAI - Học Stable Diffusion cơ bản: https://www.youtube.com/channel/UCH2AwhHq_Mec5tiJ3qpMXOg Group EliAI Architecture - Ứng dụng AI trong Kiến trúc, Nội thất: https://www.facebook.com/groups/2142377032621971

1. Checkpoint (Model) là gì?

• Định nghĩa: Checkpoint (hay còn gọi là Model), là một AI đã được đào tạo và học rất nhiều chủ đề khác nhau như Kiến trúc, Nội thất, Người mẫu, phong cảnh,…
• Đặc điểm của mỗi Checkpoint: mỗi checkpoint thông thường sẽ chuyên về một lĩnh vực nhất định, mặc dù có thể tạo ra nhiều ảnh ở nhiều lĩnh vực khác nhau.

⇒ Lời khuyên: Đối với mảng Kiến trúc, Nội thất, chúng ta nên sử dụng checkpoint Realistic Vision để ảnh có độ chân thực cao.

⇒ Cách chọn Checkpoint trên nền tảng EliAI

2. Sampler (Sampling Method)

• Đây là phương pháp làm nhiễu bức ảnh để tạo ra bức ảnh hoàn chỉnh, ảnh tạo ra sẽ được chi tiết, rõ nét, chất lượng hơn.

Click chọn Advanced để mở ra phần Sampler

• Hiện tại, có nhiều phương pháp làm nhiễu ảnh trong Nền tảng Stable Diffusion của EliAI với 18 phương pháp

• So sánh chất lượng ảnh tạo ra bởi các phương pháp trên như sau:

• Lời khuyên khi sử dụng Sampler:

  • Nếu chúng ta muốn tạo ra ảnh với tốc độ nhanh hơn thì có thể sử dụng: DPM++ 2M Karras hoặc UniPC.

  • Nếu chúng ta muốn tạo ra ảnh chất lượng thì có thể sử dụng: DPM++ SDE Karras hoặc DDIM.

  • Nếu chúng ta muốn tạo ảnh có chất lượng ổn định thì có thể sử dụng: Euler hoặc Heun.

⇒ Đối với Lĩnh vực Kiến trúc, Nội thất, chúng ta nên chọn DPM++ SDE Karras để cho kết quả tốt nhất.

3. Steps (Sampling steps)

• Định nghĩa: Là số bước cần trải qua để từ bức ảnh nhiễu tạo thành một bức ảnh hoàn chỉnh.

Thông số Steps trong giao diện Stable Diffusion của EliAI.

• Thông thường steps để tạo ra ảnh có giá trị từ 0 - 100. Chỉ số này càng thấp thì ảnh tạo ra càng ít chi tiết, càng mờ. Chỉ số này càng cao thì ảnh tạo ra càng chi tiết, rõ nét.

⇒ Thông số steps = 5, kết quả ảnh tạo ra bị mờ và không rõ nội dung như mô trả trong prompt.

⇒ Thông số steps = 30, kết quả ảnh tạo ra rõ nét, đúng với nội dung prompt.

⇒ Thông số steps dùng hiệu quả nhất cho mảng Kiến trúc, Nội thất dao động từ 30 - 60 bước.

4. Kích thước ảnh

• Bao gồm chiều rộng (width) và chiều cao (height) của bức ảnh tạo ra, được tính bằng đơn vị pixel.

Thông số Width và Height trong giao diện Stable Diffusion của EliAI.

• Ảnh tạo ra có kích thường càng cao thì sẽ càng có nhiều chi tiết xuất hiện trong ảnh, độ rõ nét của bức ảnh cũng được tăng lên.

⇒ Ảnh tạo ra ở kích thước 1024x768, độ chi tiết và nét tốt hơn nhiều so với ảnh ở kích thước 512x512.

5. CFG Scale

• Đây là thông số giúp ảnh được tạo ra bám sát prompt nhập vào.

• Chỉ số này càng lớn thì ảnh tạo ra sẽ bám sát nội dung prompt mô tả hơn, chỉ số càng nhỏ thì ảnh tạo ra càng ít bám sát nội dung prompt mô tả, điều này có nghĩa ảnh tạo ra sáng tạo hơn.
• Cách sử dụng: thông thường để cân bằng việc ảnh tạo ra bám sát prompt và ảnh sáng tạo các chi tiết không có trong prompt, chỉ số này thường được điều chỉnh trong khoảng 7-10.

6. Seed

• Seed trong Stable Diffusion được xem như một “mã định danh” cho mỗi bức ảnh. Mỗi bức ảnh đều có một seed riêng biệt để phân biệt bức ảnh này với các bức ảnh khá được tạo ra từ AI Stable Diffusion.

a) Random seed:

• Mặc định của random seed sẽ là -1, lúc này những bức ảnh tạo ra sẽ là ngẫu nhiên.

b) Reuse seed:

• Khi chúng ta bấm vào ảnh mới tạo ra thì một mã seed sẽ hiện ra, đây là cách để xem seed của một bức ảnh được tạo ra từ Stable Diffusion của EliAi.

• Khi chúng ta cố định seed, những bức ảnh lần sau tạo ra sẽ gần tương tự ảnh mà chúng ta đã chọn. Chúng ta có thể ứng dụng tính năng này khi có một bức ảnh gần ưng ý, muốn thay đổi một chút chi tiết để ra một bức ảnh thật sự ưng ý.

7. Number of images

• Là số lượng ảnh được tạo ra, nếu chúng ta muốn tạo ra bao nhiêu ảnh thì chỉnh bấy nhiêu, tối đa mỗi lần tạo là 4 ảnh.

⇒ Kết quả tạo ra ảnh sẽ được 4 phương án khác nhau.