fprompt
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모델 설명
이것은 스크립트이므로, 압축을 풀어 주요 stable-diffusion-webui 폴더의 scripts 폴더에 내용을 넣으세요.
이것은 fprompt라고 불리는데, C의 fstring이나 Python의 문자열 보간과 유사하게 콘텐츠에 기반하여 프롬프트를 형식화하기 때문입니다. (음성 프롬프트에서도 작동합니다!)
Flowframes는 이미지를 매끄러운 애니메이션으로 연결하는 데 좋은 도구입니다.
원하는 이미지가 들어 있는 폴더를 제공하기만 하면 됩니다. 프레임 속도와 프레임 사이에 생성할 이미지 수를 선택할 수 있습니다.
사용 가이드
프롬프트에 아래에 설명된 { } 또는 [ ] 구문을 포함하고 이 스크립트를 사용하면:
변화를 분산시킬 프레임 수를 지정할 수 있습니다.
동일한 프롬프트로 여러 시드를 자동으로 시도하고 싶다면, 연속 실행 시 사용할 시드 수를 지정할 수 있습니다.
범위 입력을 사용하여 DPoC(소수점 비율 완료) 범위를 지정하여 프롬프트를 생성할 수 있습니다. 이건 설명하기 어려운 개념이지만, 한번 실험해 보면 이해가 됩니다. 이는 다른 모든 요소의 스케일을 변경하지 않고, 해당 범위에 속하는 프롬프트만 생성합니다.
형식화 문법
“{, , [
DPoC <
일 때 와 같음, DPoC >
일 때 DPoC = 에서 도달한 값과 같음
[1;2; … :,,
괄호 안의 내용이 평가될 때 숫자가 되면, 그 숫자가 해당 문자열을 대체합니다. 이는 매우 마지막 단계이므로 { } 구문도 내부에 포함될 수 있으며 정상적으로 평가됩니다. 재귀적으로 수행되기 때문에 내부의 괄호는 <>로 교체해야 합니다. 이렇게 하면 round나 int 같은 파이썬 내장 함수를 사용할 수 있습니다.
또한 curve(x, a) 함수를 만들었는데, 이 함수는 0에서 1 사이의 x 값을 입력받고 선택적으로 평탄화 비율(a)을 받아 (1-a)*sin(arccos(x))+a_*_x를 반환합니다. 쉽게 말해, 이 함수는 급격히 상승한 뒤 천천히 증가하는 곡선을 만듭니다. 평탄화 비율은 선형 증가에 얼마나 많이 눌려지는지를 의미합니다. 0 → 사분원, 1 → 직선
예시
{0,1}은 0에서 1로 부드럽게 전환됩니다.
{0,1,.5}은 프롬프트의 첫 번째 절반 동안 0이고, 두 번째 절반 동안 0에서 1로 부드럽게 전환됩니다.
{0,1,0,.5}은 프롬프트의 첫 번째 절반 동안 0에서 1로 부드럽게 전환되고, 나머지 동안 1로 고정됩니다.
{0,1,.25,.75,1}은 처음 1/4 구간에서는 0이고, 그 뒤 구간에서는 1까지 증가했다가 다시 0으로 돌아가며, 마지막까지 일정하게 유지됩니다.
[A;B;C:0,1.2,0,.5] => (A:{1.2,0,0,.25}), (B:{0,1.2,0,.5,1}), (C:{0,1.2,.25,.5})
(예: (5 + (3 * 4 - 2))) => (예: 15)
(예: (int<4/3>)) => (예: 1)
(예: (curve<{1,0}>)) => (예:
) 여기서 x는 단위 원의 제1사분면 경계를 따르는 값입니다. (예: (curve<{0,1}>)) => (예:
) 여기서 x는 단위 원의 제2사분면 경계를 따르는 값입니다. (예: (1-curve<{0,1}>)) => (예:
) 여기서 x는 단위 원의 제3사분면 경계를 따르는 값입니다. (예: (1-curve<{1,0}>)) => (예:
) 여기서 x는 단위 원의 제4사분면 경계를 따르는 값입니다. (예: (curve<{1,0}, 0.5>)) => (예:
) 여기서 x는 curve<{1,0}>와 {1,0}의 평균값입니다. cfg: {7,9} => 프롬프트에서 제거되고, 모든 프레임에서 7에서 9로 부드럽게 전환되는 cfg 값을 설정합니다.
면책 조항
일부 LORAs는 0의 값에 매우 나쁘게 반응하므로, 값이 0일 때 해당 LORA가 나타나지 않도록 하는 옵션이 있습니다. 괄호로 둘러싼 문자열에도 동일한 옵션이 있지만, 이는 주로 프롬프트 길이를 줄이기 위한 것이며 프레임 간 일관성에 큰 영향을 미칩니다.
Img2Img
연속 프레임 간 일관성을 크게 향상시키기 위해 Img2Img 모드에서 루프백 기능을 사용할 수 있습니다. 현재 일부 수동 설정이 필요합니다. 먼저 Txt2Img 모드로 첫 번째 프레임을 생성하고, 이를 시작 이미지로 사용하세요. 그 후 각 프레임은 이전 프레임을 시작 상태로 사용합니다. 제 사용 사례에서는 노이즈 제거 강도 0.6 - 0.7이 가장 효과적이지만, 이는 인접 프레임을 매우 유사하게 만듭니다. 노이즈 제거 강도가 매우 낮으면 이미지가 심하게 왜곡될 가능성이 높습니다.