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Stable Diffusion基础:ControlNet之图片高仿内容及应用实例

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文介绍了AI绘画中ControlNet的强大功能,以及通过Reference生成高仿图片的实例和应用场景。

Stable Diffusion基础:ControlNet之图片高仿内容及应用实例
今天继续给大家分享AI绘画中 ControlNet 的强大功能,本次的主角是 Reference,它可以参考一张图片生成另一张看起来差不多的图片,这句话说起来有点绕,如果换成高仿,大家应该就明白了吧。我们将通过几个实例来加深体会,比如照片转二次元风格、名画改造、AI减肥成功图片制作、绘本小故事制作等。

还有之前看很多文章说,Reference 可以一定程度上代替 Lora,真的是这样吗?今天也来一探究竟。

ControlNet

工欲善其事必先利其器,你需要先安装好 ControlNet,并对它的使用有一个基本的了解。

我专门写了一篇文章介绍 ControlNet 的安装方法和基本功能:Stable Diffusion基础:精准控制之ControlNet ,不熟悉的同学可以先看看。

基本使用

我这里有一张提前生成好的美女图片,现在就用她来实测 Reference 的控制效果。

Stable Diffusion基础:ControlNet之图片高仿内容及应用实例

下面开始生成:

首先是选择一个大模型,这里使用的是和上面生成图片相同的模型:realisticVisionV20;

然后我们填写一些简单的提示词,以免出现一些不太方便的图。这里故意没有使用生成参考图片时的提示词,因为提示词会影响出图效果,就看不出来 Reference 的复刻效果了。

Stable Diffusion基础:ControlNet之图片高仿内容及应用实例

这是我的一些模型生成参数,大家可以参考,没必要完全按照这个来。

Stable Diffusion基础:ControlNet之图片高仿内容及应用实例

最最重要的就是 ControlNet 的设置,如下图所示:

  • 上传参考图片
  • 启用 ControlNet
  • 勾选完美匹配像素
  • 选择 Reference

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注意这个 ControlNet 只有一个预处理器,它可以从参考图中提取图片的特征信息,用于生成控制。

Reference 还有一个 Style Fidelity 参数,翻译过来就是风格忠实度,越小越接近使用的大模型的风格,越大越接近参考图的风格,但是越大可能出现图片崩坏的情况,0.5是个平衡值。

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然后就可以生图了,看一下效果:

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以我个人的眼光,只能说:人物的形态、整体构图是复制出来了,但是气质还是差那么一点的。

局部绘制

很多分享 Reference 技术的文章还提到,Reference 可以起到一定的 Inpaint 效果,那么这里也来看下效果如何。这里的局部重绘是通过提示词发生作用的,下面是几个例子:

裙子变成黑色:1girl, white shirt, ((black skirt)),提示词权重要高一些,否则不容易扭转过来。人物姿态和背景都没啥大变化,裙子也变成了黑色,只是有一张用力过猛,上衣颜色也变了。

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黑发变成金色:1girl, white shirt and dress, ((golden hair))。人物姿态和背景都没啥大变化,头发变成金色的了,人脸也没变成外国人。

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把背景换成公园:1girl, white shirt and dress, ((the background is park))。背景更换成功,同时人物姿态和衣服颜色都没啥大变化。

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不同模型

上边的参考图片和生成图片使用的是同一个大模型,测试结果难免会有说服力不够的问题,下图是我使用三个模型做的对比测试,每个模型使用 Reference 生成两张图片。

提示词还是这个:1girl, white shirt and dress, 其它参数都保持不变。

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可以看到,人物的形态、背景、色彩搭配等都被迁移到了新生成的图片中,当然这些图片也还会受到基础模型的很大影响,渲染的笔触、人物的五官都受到模型的紧密约束。

到这一步,你能说 Reference 是 Lora 吗?它能代替 Lora 吗?我认为它们是有很大的不同的。Reference 只是仿制参考图,从参考图提取特征,绘图还是大模型在处理。Reference 的效果可以称为高仿,在图片处理工具中有一个功能和它很像,那就是仿制图章。

控制参数

Reference还有一些控制参数,这里给大家看下效果。

为了方便演示,我这里专门生成了一张连环画风格的图片作为参考图:

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然后生成图片的大模型选择的是二次元模型 AnythingV5。

Style Fidelity

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值为 1 的效果:色彩更偏重参考图。

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值为 0 的效果:色彩更偏重模型。

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预处理器

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这里有三个预处理器:

  • Reference only:生成与参考图类似的风格和脸部。
  • Reference adain:使用 AdaIN 风格迁移算法,结果可能偏离参考图;
  • Reference adain+attn:综合 only 和 adain 方法。

Reference only 我们已经看过了,分别看下另外两个的效果。

Reference adain:确实更接近模型,颜色和脸型的变化特别明显,更加偏重 Anything 的二次元风格。

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Reference adain+attn:介于模型风格和参考图风格之间。

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用途示例

风格转绘

比如各大短视频平台比较流行的照片转动漫风格,可以在“图生图”中上传一张真实照片,然后使用动漫风格的大模型加上 Reference 进行重绘。下图的效果,提示词只要一个简单的:1girl,重绘强度控制在0.4以下即可。

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名画改造

这是利用了 Reference 的局部重绘能力。在“图生图”中使用如下提示词:

女人和猫咪:A woman and a cat

背景改长城:A woman, the background is Badaling Great Wall

注意重绘幅度调整到0.4-0.6。

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减肥成功

一个AI减肥成功的故事,还是利用了 Reference 的局部重绘能力。

大模型使用realisticVisionV20_v20,参数参考:

A strong man lifts up his shirt, eight-pack abs, strong chest muscles, and biceps.
Negative prompt: EasyNegative
Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 1734015608, Size: 512×768, Model hash: c0d1994c73, Model: realisticVisionV20_v20, Denoising strength: 0.75, Clip skip: 2, Style Selector Enabled: True, Style Selector Randomize: False, Style Selector Style: base, ControlNet 0: “preprocessor: reference_adain+attn, model: None, weight: 1, starting/ending: (0, 1), resize mode: Crop and Resize, pixel perfect: True, control mode: My prompt is more important, preprocessor params: (-1, 0.5, -1)”, TI hashes: “EasyNegative: c74b4e810b03”, Version: v1.5.1

如果感觉脸不像,可以使用 roop 插件处理下,使用方法参见我另一篇教程:mp.weixin.qq.com/s/jXNNvTZKY…

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绘本小故事

故事情节

小女孩走在放学回家的路上,步履匆匆;

她在路边发现了一只受伤的狗子,表情痛苦,怎么办呢;

小女孩一咬牙,抱着狗子来到了医院;

狗子得到了救治有点开心,女孩花光了钱有点不高兴;

小女孩和狗子欢快的走在回家的路上,因为他们成了好朋友。

狗子从此有了一个家。

制作方法:

提前生成一张女孩的图片,然后使用 Reference 加不同的提示词生成不同的图片。

这里使用的大模型是 toonyou_beta3。

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资源下载

本文使用的模型、插件,生成的图片,都已经上传到了我整理的SD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。

如果你还没有使用过Stable Diffusion WebUI,可以先看这几篇文章,了解下如何使用:

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