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Stable Diffusion的基础能力及使用方法

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文介绍了Stable Diffusion的基础能力和使用方法,以及通过Tile进行图像处理和细节生成的示例应用。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法
本文继续给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力:ControlNet之细节替换,故事的主角是 Tile。

Tile 的原意是瓦片、瓷砖。作为 ControlNet,它会对参考图进行分块,并识别出区块内的对象。如果提示词和区块内的对象匹配,它会在不改变对象定义的情况下,生成新的细节,替换之前的细节;如果提示词和区块内的对象不匹配,它会以对象为准,降低提示词的影响。

安装ControlNet

工欲善其事必先利其器,ControlNet还是先要安装好的,已经安装好的请跳过这一步。

之前的文章已经介绍过相关安装方法,大家请点击这个链接移步过去:ControlNet 安装与基本使用方法

使用方法

这个控制网络可以用于文生图、图生图,这里以“文生图”为例。

首先选择生图大模型,填写提示词。这里选择一个真实模型:realisticVisionV51 ,提示词要和参考图相匹配。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

Stable Diffusion的参数一般使用默认的就可以。注意高度、宽度使用参考图的尺寸,否则可能被裁减或者变形。

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重点看下 ControlNet 的设置,上传一张要提升细节的图片,图片内容和上面的提示词是匹配的。

勾选“启用”和“完美匹配像素”。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

Control Type 选择 Tile,预处理器和模型会自动加载。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

注意 Tile 的预处理器有三个:

(1)tile_resample 对于内容丰富的图片生图效果较好,但是和原图的颜色偏差较大。

resample 有一个名为 Down Sampling Rate 的参数,这个参数的作用是按照比例缩小参考图,降低参考图的分辨率,然后生成图片的时候就可以产生更多的细节。

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(2)tile_colorfix 保持和原图的颜色一致,但背景会比较模糊。

colorfix 有一个名为 Variation 的参数, 控制每个瓦片之间的色彩变化,值越大瓦片的色彩变化越大。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

(3)tile_colorfix+sharp 保持和原图的颜色一致,同时增加锐化,让线条更清晰。

colorfix+sharp 有两个参数:

Variation 控制瓦片之间的色彩变化。

Sharpness 控制锐化程度,也就是线条的清晰程度。如果感觉生成的图片比较模糊,可以加大这个值。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

控制权重:降低控制权重,可以降低 ControlNet 的约束,让 Stable Diffusion 模型发挥更大的作用。

启动、结束控制步数也可以控制细节的渲染效果,可以用不同的值试试,这里就不啰嗦了。

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权重为 1 时,因为原图比较简单,出现了明显的瓦片颜色不协调问题。权重为 0.3 时模型发挥了更大的作用,色彩搭配好了很多。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

控制模式对 Tile 的影响很大,以提示词为主时,生成图片会明显偏向 Stable Diffusion 模型。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

用途示例

修复老照片

利用 Tile 的细节生成能力, 替换图片中模糊的细节。注意这种细节不是还原,而是生成了新的细节。

慈禧太后的老照片:

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

上个世纪的一位老人:

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

改善细节

原图片的天空、草地和森林都很模糊。通过 Tile 可以让细节更清晰。

如果一次生成得到的图片还是不够清晰,可以迭代多次试试,下边的图片就是生成了3次得到的。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

完善草图

可以给线稿图、涂鸦图增加一些细节,让画面看起来完成度更高。

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

风格转换

Tile + 不同的模型,就会有风格转换的效果,通过增大提示词引导系数、设置控制模式为以提示词为主,可以让图片更靠近模型的风格。

真实转二次元:

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

机车赛博朋克:

Stable Diffusion的基础能力及使用方法

总结

通过以上这些例子,可以看到:图片的结构及相关元素主体都没有改变,变化的只有细节,也就是实现了细节的替换。

资源下载

本系列使用的模型、插件,生成的图片,都已经上传到我整理的 Stable Diffusion 绘画资源中,后续也会持续更新,如有需要,请关/注/公/众/号:萤火遛AI(yinghuo6ai),发消息:SD,即可获取下载地址。

以上就是本文的主要内容了,如有问题,欢迎留言沟通交流。

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