Welchen Einfluss haben unterschiedliche Checkpoint-Modelle in Stable Diffusion?
Werkzeuge
Stift + Papier Adobe Illustrator Stable Diffusion + ControlNet
Prozess
01 Sketchen des Buchstaben
02 Vektorisieren in Adobe Illustrator und Export als Kachel für ControlNet
03 Upload in SD + ControlNet
04 Promptdesign & Testing
05Generation durch unteschiedliche Checkpoint Modelle mit den selben Settings und gleichem Prompt
06 Export & Upscale
Prompt & Settings
graphic design, abstract shapes, white, orange, turquoise, abstract, vector art, structure, graphic art, crisp, high contrast, color contrast, Negative prompt: (shadows:1.5), (hard light:1.2), underexposed, bad lighting, distorted, (jagged lines:1.4), (blur:1.5), blurry, worst quality, low quality, normal quality, lowres, ugly, watermark, qr code, cropped, cut of, childish, messy, sketch, amateur, low-res, ugly, deformed, mangled, disproportional, (text:1.5)
Learnings
Bei gleichbleibendem Prompt und Settings wurde das zugrundeliegende Netzwerk (Checkpoint) getauscht. Lediglich die Trigger-Prompts, falls vorhanden, wurden dem Ausgangs-Prompt vorrangestellt. Die Varrianz im Look zwischen unterschiedlichen Modellen ist groß. Selbst durch eine relativ starre Eingrenzung der Form durch ControlNet Layer sowie der Definition der Farben und des Stils kann man bei den meisten Checkpoints eine eigene grafische Richtung erkennen. Jedoch muss man erwähnen, dass innerhalb der Generationen eines Checkpoints bereits eine deutliche grafische Varianz vorhanden ist und es sich bei den Bildern, die ganz besonders deutlich einen eigenen Look widerspiegeln, um Cherry-Picks handelt.
