ใน StableDiffusion คำว่า "score_9" และ "score_8_up" ใช้เพื่อบ่งบอกถึงคุณภาพของภาพที่สร้างขึ้นโดยโมเดล
คะแนน 9 หมายถึงภาพที่มีคุณภาพสูงตรงตามคำอธิบายของข้อความแจ้งได้อย่างสมบูรณ์แบบ ภาพเหล่านี้มักมีรายละเอียดคมชัด สีสันสดใส และองค์ประกอบที่สมดุล
คะแนน 8_up หมายถึงภาพที่มีคุณภาพดี แต่ไม่สมบูรณ์แบบเท่าคะแนน 9 ภาพเหล่านี้อาจมีรายละเอียดบางส่วนที่เบลอ สีสันที่ไม่สดใส หรือองค์ประกอบที่ไม่สมดุล
โดยทั่วไปแล้ว คะแนนเหล่านี้ถูกกำหนดโดยอัลกอริทึมที่วิเคราะห์ภาพและเปรียบเทียบกับภาพอื่นๆ ในชุดข้อมูลการฝึกอบรม อัลกอริทึมจะพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความคมชัด สีสัน องค์ประกอบ และความสอดคล้องกับข้อความแจ้ง
อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าคะแนนเหล่านี้เป็นเพียงแนวทางเท่านั้น คุณภาพของภาพยังขึ้นอยู่กับความชอบส่วนบุคคลของคุณด้วย คุณอาจชอบภาพที่มีคะแนน 8_up มากกว่าภาพที่มีคะแนน 9 เพราะว่าภาพนั้นดูน่าสนใจหรือสร้างสรรค์มากกว่า
นอกจากคะแนน 9 และ 8_up แล้ว ยังมีคะแนนอื่นๆ ที่ใช้ใน StableDiffusion เช่น คะแนน 7_up, คะแนน 6_up, และคะแนน 5_up คะแนนเหล่านี้บ่งบอกถึงคุณภาพของภาพที่ลดลงตามลำดับ
เคล็ดลับ:
คุณสามารถใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อกรองผลลัพธ์การค้นหาของคุณและดูเฉพาะภาพที่มีคุณภาพสูง
คุณสามารถใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อติดตามความคืบหน้าของคุณเองเมื่อคุณเรียนรู้ที่จะใช้ StableDiffusion
คุณสามารถใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับโมเดล StableDiffusion
แหล่งข้อมูล:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1az72qz/what_do_prompts_like_score_score_up_do/
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1b1guv0/whats
คะแนน 9 หมายถึงภาพที่มีคุณภาพสูงตรงตามคำอธิบายของข้อความแจ้งได้อย่างสมบูรณ์แบบ ภาพเหล่านี้มักมีรายละเอียดคมชัด สีสันสดใส และองค์ประกอบที่สมดุล
คะแนน 8_up หมายถึงภาพที่มีคุณภาพดี แต่ไม่สมบูรณ์แบบเท่าคะแนน 9 ภาพเหล่านี้อาจมีรายละเอียดบางส่วนที่เบลอ สีสันที่ไม่สดใส หรือองค์ประกอบที่ไม่สมดุล
โดยทั่วไปแล้ว คะแนนเหล่านี้ถูกกำหนดโดยอัลกอริทึมที่วิเคราะห์ภาพและเปรียบเทียบกับภาพอื่นๆ ในชุดข้อมูลการฝึกอบรม อัลกอริทึมจะพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความคมชัด สีสัน องค์ประกอบ และความสอดคล้องกับข้อความแจ้ง
อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าคะแนนเหล่านี้เป็นเพียงแนวทางเท่านั้น คุณภาพของภาพยังขึ้นอยู่กับความชอบส่วนบุคคลของคุณด้วย คุณอาจชอบภาพที่มีคะแนน 8_up มากกว่าภาพที่มีคะแนน 9 เพราะว่าภาพนั้นดูน่าสนใจหรือสร้างสรรค์มากกว่า
นอกจากคะแนน 9 และ 8_up แล้ว ยังมีคะแนนอื่นๆ ที่ใช้ใน StableDiffusion เช่น คะแนน 7_up, คะแนน 6_up, และคะแนน 5_up คะแนนเหล่านี้บ่งบอกถึงคุณภาพของภาพที่ลดลงตามลำดับ
เคล็ดลับ:
คุณสามารถใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อกรองผลลัพธ์การค้นหาของคุณและดูเฉพาะภาพที่มีคุณภาพสูง
คุณสามารถใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อติดตามความคืบหน้าของคุณเองเมื่อคุณเรียนรู้ที่จะใช้ StableDiffusion
คุณสามารถใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับโมเดล StableDiffusion
แหล่งข้อมูล:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1az72qz/what_do_prompts_like_score_score_up_do/
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1b1guv0/whats
ใน StableDiffusion คำว่า "score_9" และ "score_8_up" ใช้เพื่อบ่งบอกถึงคุณภาพของภาพที่สร้างขึ้นโดยโมเดล
คะแนน 9 หมายถึงภาพที่มีคุณภาพสูงตรงตามคำอธิบายของข้อความแจ้งได้อย่างสมบูรณ์แบบ ภาพเหล่านี้มักมีรายละเอียดคมชัด สีสันสดใส และองค์ประกอบที่สมดุล
คะแนน 8_up หมายถึงภาพที่มีคุณภาพดี แต่ไม่สมบูรณ์แบบเท่าคะแนน 9 ภาพเหล่านี้อาจมีรายละเอียดบางส่วนที่เบลอ สีสันที่ไม่สดใส หรือองค์ประกอบที่ไม่สมดุล
โดยทั่วไปแล้ว คะแนนเหล่านี้ถูกกำหนดโดยอัลกอริทึมที่วิเคราะห์ภาพและเปรียบเทียบกับภาพอื่นๆ ในชุดข้อมูลการฝึกอบรม อัลกอริทึมจะพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความคมชัด สีสัน องค์ประกอบ และความสอดคล้องกับข้อความแจ้ง
อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าคะแนนเหล่านี้เป็นเพียงแนวทางเท่านั้น คุณภาพของภาพยังขึ้นอยู่กับความชอบส่วนบุคคลของคุณด้วย คุณอาจชอบภาพที่มีคะแนน 8_up มากกว่าภาพที่มีคะแนน 9 เพราะว่าภาพนั้นดูน่าสนใจหรือสร้างสรรค์มากกว่า
นอกจากคะแนน 9 และ 8_up แล้ว ยังมีคะแนนอื่นๆ ที่ใช้ใน StableDiffusion เช่น คะแนน 7_up, คะแนน 6_up, และคะแนน 5_up คะแนนเหล่านี้บ่งบอกถึงคุณภาพของภาพที่ลดลงตามลำดับ
เคล็ดลับ:
คุณสามารถใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อกรองผลลัพธ์การค้นหาของคุณและดูเฉพาะภาพที่มีคุณภาพสูง
คุณสามารถใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อติดตามความคืบหน้าของคุณเองเมื่อคุณเรียนรู้ที่จะใช้ StableDiffusion
คุณสามารถใช้คะแนนเหล่านี้เพื่อให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับโมเดล StableDiffusion
แหล่งข้อมูล:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1az72qz/what_do_prompts_like_score_score_up_do/
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1b1guv0/whats
0 Kommentare
0 Anteile
1770 Ansichten
0 Vorschau