如何用算法生成图片（只有图怎么转化为数据）？如果你对这个不了解，来看看！
AI杀疯了 | 文字生成图片详解，下面是生产者Glen给大家的分享，一起来看看。
如何用算法生成图片
之前我们已经从0配置了stable-diffusion-webui，后续我们对它做一些研究，以便更好的拿来生成图片。
先来看看今天生成的图片效果，非常之惊艳~
①顶部的操作栏：
②文字生成图像（txt2img）
Prompt - 此部分主要描述图像，包括内容风格等信息，原始的webui会对这个地方有字数的限制，可以安装一些插件突破字数的限制。
Negative prompt - 这个主要是为了提供给模型，我们不需要的风格。
Sampling Steps - 是指在使用扩散模型生成图片时所进行的迭代步骤。每经过一次迭代，AI就有更多的机会去比对prompt和当前结果，并作出相应的调整。需要注意的是，更高的迭代步数会消耗更多的计算时间和成本，但并不意味着一定会得到更好的结果。然而，如果迭代步数过少（少于50），则图像质量肯定会下降。
Sampling method - 采样模式，即扩散算法的去噪声采样模式会影响其效果，不同的采样模式的结果会有很大差异，一般是默认选择euler，具体效果我也在逐步尝试中。
Restore faces - 优化面部，绘制面部图片时可以勾选。
Tiling - 生成可以平铺的图片。
Highres. fix - 使用两个步骤的过程进行生成。首先，以较小的分辨率创建图像，然后在不改变构图的情况下改进其中的细节。选择该部分会有两个新的参数 Scale latent，在潜空间中对图像进行缩放。另一种方法是从潜在的表象中产生完整的图像，将其升级，然后将其移回潜在的空间。Denoising strength 决定算法对图像内容的保留程度。在0处，什么都不会改变，而在1处，你会得到一个不相关的图像。
Width&Height - 图片宽高，为了避免显存不够，不建议设置过大。如果需要扩大图像，可以使用“send to extras”功能。
Batch count、Batch size - 生成图片的批次和每批生成的数量。
CFG Scale - 分类器自由引导尺度——图像与提示符的一致程度——越低的值产生的结果越有创意，数值越大成图越贴近描述文本。
Seed - 随机数种子，生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可。
接下来就是实战部分了，我们输入相关的关键词：
Prompt - ((extremely detailed)))((masterpiece)), (((best quality))), ((ultra-detailed)), ((illustration)), ((disheveled hair)),(((colourful))),solo,1girl,breeze,cinematic lighting,vest,((Chinese ancient style)),((fasle impasto paintings)), gradient eyes，beautifully detailed sky，watercolour，Ambient light(1girl),((white hair:1.5)),(braided ponytail:1.5),((hair stick:1.5)),{{hair stick}},Veil((beautiful detailed eyes and face)),teardrop,tear,looking back,staring,eye contact,breath,Standing,Arm hug,implied kiss,((Light green muslin dress)),hanfu,gradient clothes,criss-cross halter,headgear,Veil,medium_breasts,barefoot,anklet,white bird,feathers,((stone walkway)),chinese style architecture,street,chinese style,rain,((A turquoise sky:1.2)),beautiful sky,rain,blurry background,pov,depth of field
Negative prompt - simple background, vague, owres,polar lowres,bad anatomy,bad hands,bad body,bad proportions,gross proportions,text,error,missing fingers,missing arms,missing legs,extra digit,,extra fingers,extra fingers, fused fingers, bad proportions, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs ,missing hands, malformed limbs, extra fingers, extra fingers, fused fingers, bad proportions, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs ,missing hands, malformed limbs, extra fingers,,mutated breasts,cloned face,bad proportions,malformed limbs,mutation,duplicate,fewer digits,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,cropped,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,multiple breasts, (mutated hands and fingers:1.5 )
然后生成的图片质量非常之高！
③附赠关键词网站：AI绘画的关键步骤之一就是去找到一些关键词，能描述出来你想要的图片效果，下面整理了一些比较优质的关键词网站。
魔法导论从入门到精通：https://www.ai4hub.com/
lexica：https://lexica.art/
Crowdsourced AI Art：https://arthub.ai/
KREA：https://www.krea.ai/
openart：https://openart.ai/
NovelAI tag生成器：https://wolfchen.top/tag/?from=zhihu
NovelAI魔导书：https://thereisnospon.github.io/NovelAiTag/
Danbooru 标签超市：https://tags.novelai.dev/
AI词汇加速器：https://ai.dawnmark.cn/
以上就是今天的全部内容了，喜欢的话，请在右下角点一下“在看”~
只有图怎么转化为数据
如何利用几何坐标变换实现超大场景倾斜摄影三维模型数据坐标转换？超大场景倾斜摄影三维模型数据坐标转换是指将不同坐标系的三维模型数据转换为目标坐标系。由于不同数据集之间可能存在不同的坐标系统，因此在进行超大场景倾斜摄影三维模型数据处理时，必须使用几何坐标变换来实现坐标转换。本文将介绍如何通过几何坐标变换实现超大场景倾斜摄影三维模型数据坐标转换。
1、坐标系统识别
在进行超大场景倾斜摄影三维模型数据坐标转换前，需要确定数据集中所使用的坐标系统类型和参数。常见的坐标系统包括WGS84、UTM等。识别不同坐标系统可以通过查阅相关资料或使用GPS数据来实现。如果已知坐标系统，则可以直接进行坐标转换；如果未知，则需要先将其转换为已知坐标系统。
2、坐标转换参数计算
对于不同坐标系之间的三维模型数据，需要计算出其之间的坐标转换参数。这些参数包括平移、旋转、缩放等。在计算这些参数时，需要考虑坐标系之间的差异以及数据集之间的相对位置关系。通常可以使用多视角几何和计算机视觉技术来计算坐标转换参数。
3、坐标转换
在计算出坐标转换参数后，需要进行实际的坐标转换。这通常可以通过线性代数中的变换矩阵进行计算。对于不同坐标系之间的三维模型数据，可以采用仿射变换、透视变换等方法来实现坐标转换。在转换时，需要考虑到可能存在的旋转、平移、缩放等变形。
4、几何坐标后纠正处理
如何实现倾斜摄影三维模型的几何坐标精度偏差修正，快速高效的处理工具软件非常重要，利用较少的地面控制点（不需要外部补充地面控制点）和不用重新进行三维模型重建，就可以对已有的三维模型数据进行几何精度的纠正或校正，模型几何精度完全达标，无需对区域数据进行重飞、重建或重测控制点等二次投入，提高数据处理效率、较大降低模型修正成本。通过三维模型后几何后纠正处理，还可以为三维模型数据坐标加密，坐标变换，高程修改等，满足不同场景的数据几何坐标的要求。通过三维工厂K3DMaker几何坐标后纠正处理软件，较大提高纠正模型几何坐标精度。下面介绍一款快速高效的三维模型数据几何纠正或校正软件。
5、检查和纠正
在进行坐标转换后，需要对转换结果进行检查和纠正。这包括对转换后的三维模型数据进行可视化和比对，确保其与原始数据集相一致。如果发现问题，则需要重新考虑坐标转换参数或重新计算坐标转换。
总之，在超大场景倾斜摄影三维模型数据坐标转换过程中，需要考虑多种因素，包括坐标系统识别、坐标转换参数计算、坐标转换和检查和纠正等步骤。通过多视角几何和计算机视觉技术的运用，可以计算出不同坐标系之间的坐标转换参数，并实现精确和一致的三维模型数据坐标转换。
三维工厂软件简介
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、几何纠正（校正）、轻量化、顶层合并构建、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，处理速度快，超大模型支持；也是一款快速高质量的数据轻量化处理和转换工具，支持将OSGB格式三维模型转换为3DTiles等格式，可快速进行转换，可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高。快来体验一下吧，下载地址详见插图。