Цветущий лес⁠⁠

Спасибо. Но мне всё равно сложно как-то применить эти "попытки" к своему процессу. Сочетание параметров и слов я подбираю где-то с 5 попытки, в среднем. Иногда со второй получается, если там что-то простое и ровно по специализации модели. А иногда вообще ничего не выходит. Есть ряд объектов и тем, которые безотносительно количества моих попыток выбранные модели рисовать не хотят. Если добавить в попытки ещё и поиск подоходящих моделей и лор, тогда можно сказать, что с 20 попытки получается. Но это не на каждую картинку, а только на первую в серии, естественно. Потом с подобранными настройками можно немного менять запрос и получать много разных картинок в одном стиле. Все удачные запросы сохраняю в блокноте, иначе я с ума сойду каждый раз подбирать.

Это нейросеть. Stable Diffusion. Я, честно говоря, не понимаю вопроса. Что значит "итераций"? У меня нейросеть установлена локально, работаю через веб-интерфейс, в котором нигде нет упоминаний итераций. Я хочу ответить на Ваш вопрос, хоть и не понимаю его, так что я просто кратко опишу процесс:

После того как я выбираю основную модель и подходящие лоры для своей задумки, я создаю запрос из ключевых слов, некоторое время подбираю параметры (сэмплер, шаги, cfg,  настройки апскейлера). Когда картинка меня устраивает, я с тем же запросом прошу сгенерировать мне 4-10 картинок из разных сидов. Иногда добавляю в запрос рандомный цвет или два (при помощи вайлдкардов). На выходе получаю пачку картинок. Из них, в зависимости от модели, часть приходится выкинуть (например, в запросе на пейзаж слишком часто генерируются люди). Если приходится выкинуть более половины, то я корректирую запрос, чтобы дополнительно обозначить, чего я на картинках видеть не хочу (это зависит от модели, большинство моделей склонны везде пихать людей, а именно женщин). При нормальном запросе всё равно где-то четверть картинок оказывается кривыми. Раньше - до того, как я нормально освоила принципы апскейла - ситуация была хуже. Сейчас меня устраивает результат. Я выкладывала в телеграме 4 картинки из этой серии, тут ещё 6, а всего я генерила 20 штук, из которых 4 кривые, а ещё 6 - нормальные, просто скучнее, чем эти, так что не вижу смысла их публиковать. Итого 16 из 20 нормальные, 10 из 20 хорошие.