C14：串聯取樣器，在 Stable Diffusion/ComfyUI 中增強影像精修效果

Stable Diffusion 透過在潛在空間而非像素空間中運作，徹底改變了影像生成方式，為使用者提供了無與倫比的彈性與控制力。這個框架所支援的一項特別強大的技術是串聯取樣器，這種方法讓你可以在保持所需構圖的同時，精修影像保真度與對提示詞的遵循程度。在本文中，我們將探討串聯取樣器的概念、實際應用，以及如何利用它來改善你的 Stable Diffusion 工作流程。

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什麼是串聯取樣器？

串聯取樣器是指將一個取樣器的潛在輸出連接到另一個取樣器的潛在輸入的過程。這項技術可以對影像進行反覆精修，讓你在保持第一個取樣器產生的構圖的同時，透過額外的取樣步驟改善細節、色彩準確度以及對提示詞的遵循程度。

串聯取樣器的主要優點：

• 更能遵循提示詞：更能與你想要的影像描述保持一致。
• 增強保真度：在不改變核心構圖的情況下加入細微細節並精修紋理。
• 可自訂的精修：使用去噪參數控制噪聲去除與加入的程度。

實際範例：精修山間湖景

讓我們將串聯取樣器的概念套用到以下提示詞，產生並精修一張影像：

“A serene mountain lake surrounded by snow-capped peaks, vibrant autumn foliage, crystal-clear water reflecting the sky, and a wooden cabin on the shore.”

初始工作流程設定

我們先使用以下取樣器設定：

我使用的模型下載自：Realistic Vision V6.0 B1 – V5.1 (VAE) | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai

• 取樣器: DPM++ 2M
• 排程器: Karras
• CFG Scale: 8
• 步數: 15

這套設定旨在快速產生與提示詞相符的影像構圖。結果很有前景，但缺少某些細節：

• 秋葉暗淡，缺乏生氣。
• 湖中的倒影不清晰。
• 木屋不是缺失，就是輪廓不清。

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精修影像：增加步數與串聯取樣

要增強影像，一種方法是增加取樣步數。例如：

• 步數增加到 40：增加步數雖然能提高保真度和細節，但由於去噪過程的變化，也會改變構圖。這是因為每一步去除的噪聲量會影響影像結構。

為了在增強細節的同時不遺失原始構圖，我們使用串聯取樣器。

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設定串聯工作流程

以下為針對這個提示詞實作串聯取樣器的方法：

1. 主取樣器：
   • 使用與先前相同的提示詞、種子與取樣器設定（15 步）。
   • 產生初始構圖。
2. 副取樣器：
   • 將主取樣器的潛在輸出送入副取樣器的潛在輸入。
   • 使用相同的模型、提示詞、種子與 CFG scale。
   • 將步數增加到 40，以進行更精細的精修。
   • 調整去噪參數以獲得最佳效果。

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瞭解去噪參數

「去噪參數」對於控制取樣過程中加入與去除多少噪聲至關重要：

• Denoise = 1：完全取代潛在輸入，實際上捨棄了原始構圖。

• 去噪 < 1：在精修細節的同時保留潛在輸入。在本例中，去噪值為 0.75，可確保在增強視覺保真度的同時保留原始構圖。

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最終結果

透過串聯取樣器並微調去噪參數，我們得到了一張與提示詞高度契合的精修影像：

• 生氣勃勃的秋葉：色彩與紋理獲得增強。
• 清澈見底的湖面倒影：清晰度與真實感獲得改善。
• 輪廓清晰的木屋：更能遵循提示詞，細節更銳利。

將初始影像（20 步）與精修後的影像（串聯 40 步，去噪設為 0.75）進行比較，凸顯了這項技術的有效性。

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如何在你的工作流程中實作串聯取樣器

要將串聯取樣器納入你的 Stable Diffusion 工作流程：

1. 設定主取樣器以確立所需的構圖。
2. 將主取樣器的潛在輸出連接到副取樣器的潛在輸入。
3. 增加副取樣器的步數，以進行詳細的精修。
4. 調整去噪參數，以平衡構圖保留與保真度增強。

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關鍵要點

串聯取樣器是精修 Stable Diffusion 產生影像的強大工具。利用這項技術，你可以：

• 保持初始輸出的構圖。
• 增強視覺保真度與細節。
• 更能遵循複雜的提示詞。

無論你是在創作風景、肖像還是抽象藝術，串聯取樣器都提供了一種靈活有效的方法來實現高品質的成果。

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參考資料

• Stable Diffusion 文件
• ComfyUI 框架