DeepSeek+Stable Diffusion高质量图像生成

创作时间:

作者:

@小白创作中心

DeepSeek+Stable Diffusion高质量图像生成

引用

CSDN

https://m.blog.csdn.net/m0_72105319/article/details/145629460

在现代视觉创作领域中，生成高质量的图像一直是技术研究的核心方向之一。为了满足这一需求，结合DeepSeek和Stable Diffusion这两个强大的AI工具，我们可以实现更高效的图像生成效果。

DeepSeek的作用：文本到视觉信息的优化

DeepSeek是国产AI，非常强大，在这里我们举个例子，这是我最初的prompt（提示词代码），下面我会交给DeepSeek进行优化处理，并且转化成文本。

示例代码：

from deepseek import text_gen
prompt = "生成赛博朋克风格的城市夜景"
optimized_prompt = text_gen.optimize_prompt(
    original=prompt,
    style="photorealistic",
    artist_ref=["Simon Stalenhag", "Ash Thorp"],
    resolution="4k"
)
print(f"优化后提示词：{optimized_prompt}")

下面是具体截图：

输出提示词如下：

超现实的赛博朋克大都市夜景，霓虹光谱交织的立体城市景观, 高耸的全息广告牌投射日语/俄语字幕, 潮湿街道反射合成光晕的液体质感, 空中悬浮电车轨道环绕生物科技摩天楼, 玻璃幕墙间穿梭的未来主义警用无人机，融合机械废土美学和数字未来主义风格，虚幻引擎5次表面散射渲染技术呈现，16K超高清锐利细节, 动态体积雾照明系统, 电影级3:2宽高比构图, 烟雾雨滴粒子物理模拟

总的来说，DeepSeek其主要作用可以总结为：

理解用户需求：通过分析用户的提示词（prompt），DeepSeek 能够识别出关键的视觉元素和风格。
优化视觉表达：DeepSeek 能够根据提供的参数，对文本描述进行优化，生成更有表现力的图像提示词。

Stable Diffusion的作用：从提示词到图像

Stable Diffusion 是一个专为图像生成设计的扩散模型，其主要作用包括：

将文本转化为视觉信息：基于提示词（prompt），Stable Diffusion 能够生成高质量的图像。
支持多种参数调整：用户可以通过调整采样步数、噪声预测器等参数，进一步优化图像质量。

DeepSeek与Stable Diffusion的协同工作

为了利用 DeepSeek 和 Stable Diffusion 的优势，可以按照以下步骤操作：

使用 DeepSeek 优化提示词：

根据用户需求，编写原始提示词。
使用 DeepSeek 的 optimize_prompt 方法对提示词进行优化，生成更具视觉吸引力的文本描述。

将优化后的提示词传递给Stable Diffusion：

根据优化后的提示词，调用 Stable Diffusion 的图像生成函数。
根据需要调整采样步数、噪声预测器等参数，以提升图像质量。

示例代码：

# 升级版提示词工程优化方案
def optimize_cyberpunk_prompt():
    core_scene = "超现实的赛博朋克大都市夜景"
    visual_details = [
        "霓虹光谱交织的立体城市景观",
        "高耸的全息广告牌投射日语/俄语字幕",
        "潮湿街道反射合成光晕的液体质感",
        "空中悬浮电车轨道环绕生物科技摩天楼",
        "玻璃幕墙间穿梭的未来主义警用无人机"
    ]
    tech_specs = [
        "虚幻引擎5次表面散射渲染",
        "16K超高清锐利细节",
        "动态体积雾照明系统",
        "电影级3:2宽高比构图",
        "烟雾雨滴粒子物理模拟"
    ]
    aesthetic_influence = {
        "Simon Stalenhag": ["机械废土美学", "工业锈蚀纹理"],
        "Ash Thorp": ["数字未来主义", "几何建筑解构"]
    }
    
    optimized_prompt = f"{core_scene}，{', '.join(visual_details)}，"\
                      f"融合{aesthetic_influence['Simon Stalenhag'][0]}和{aesthetic_influence['Ash Thorp'][0]}风格，"\
                      f"{tech_specs[0]}技术呈现，{', '.join(tech_specs[1:])}"
    
    return optimized_prompt
cyberpunk_prompt_v2 = optimize_cyberpunk_prompt()
print(f"深度优化提示词：{cyberpunk_prompt_v2}")