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AI 繪畫Stable Diffusion 研究(十)sd圖生圖功能詳解-精美二維碼的制作

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了AI 繪畫Stable Diffusion 研究(十)sd圖生圖功能詳解-精美二維碼的制作。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。


免責(zé)聲明:
本案例所用安裝包免費(fèi)提供,無(wú)任何盈利目的。

大家好,我是風(fēng)雨無(wú)阻。


為了讓大家更直觀的了解圖生圖功能,明白圖生圖功能到底是干嘛的,能做什么事情?今天我們繼續(xù)介紹圖生圖的實(shí)用案例-精美二維碼的制作。


對(duì)于新朋友,想詳細(xì)了解Stable Diffusion 的話,請(qǐng)查看往期文章:

AI 繪畫Stable Diffusion 研究(一)sd整合包v4.2 版本安裝說(shuō)明
AI 繪畫Stable Diffusion 研究(二)sd模型ControlNet1.1 介紹與安裝
AI 繪畫Stable Diffusion 研究(三)sd模型種類介紹及安裝使用詳解
AI 繪畫Stable Diffusion 研究(四)sd文生圖功能詳解(上)
AI 繪畫Stable Diffusion 研究(五)sd文生圖功能詳解(下)
AI 繪畫Stable Diffusion 研究(六)sd提示詞插件
AI 繪畫Stable Diffusion 研究(七) 一文讀懂 Stable Diffusion 工作原理
AI 繪畫Stable Diffusion 研究(八)sd采樣方法詳解
AI 繪畫Stable Diffusion 研究(九)sd圖生圖功能詳解-老照片高清修復(fù)放大


老規(guī)矩,這里還是以案例穿插知識(shí)點(diǎn)說(shuō)明的方式進(jìn)行講解。


各位朋友,可以根據(jù)我的步驟一邊進(jìn)行實(shí)操,一邊進(jìn)行理論知識(shí)的學(xué)習(xí),這樣能提高學(xué)習(xí)效率。


精美二維碼制作案例


最近發(fā)現(xiàn)有很多朋友把二維碼藝術(shù)化變成一張非常好看的圖片,看著效果不錯(cuò),畢竟現(xiàn)在二維碼的的應(yīng)用太廣了,而現(xiàn)在大多數(shù)二維碼,都一堆的小黑點(diǎn),毫無(wú)美感可言。


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那么,這些二維碼怎么制作呢?

那就是利用Stable Diffusion 圖生圖功能,配合ControlNet的Brightness模型,生成融合圖片效果。

Brightness這個(gè)模型比較特殊,它不是官方的ControlNet的模型。


下面是詳細(xì)的制作步驟。


如果你還沒(méi)安裝過(guò)ControlNet的Brightness模型,請(qǐng)前往下載安裝,已安裝過(guò)的朋友請(qǐng)忽略。


1、Brightness模型下載安裝

(1)、Brightness模型下載

https://huggingface.co/ioclab/control_v1p_sd15_brightness/tree/main

如下圖:

打開下載地址,點(diǎn)擊下載 diffusion_pytorch_model.safetensors 文件即可。


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如果上面的網(wǎng)站下載比較慢,也可以在這里免費(fèi)下載control_v1p_sd15_brightness。


(2)、將下載后的模型文件重新命名為:control_v1p_sd15_brightness.safetensors

放到models\ControlNet目錄下

\sd-webui-aki-v4.2\models\ControlNet\control_v1p_sd15_brightness.safetensors

如圖:

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2、準(zhǔn)備好你的二維碼


二維碼要求中間最好沒(méi)有圖標(biāo),需要是一張純二維碼,否則會(huì)影響后面生成圖像的質(zhì)量。

如果沒(méi)法獲得純二維碼,那可以用 聯(lián)圖網(wǎng)、 草料二維碼或者其他二維碼之類的工具,生成純二維碼。


3、設(shè)置支持最少2個(gè)以上contrlnet窗口


在設(shè)置 -> controlnet中,設(shè)置不少于2個(gè)的contrlnet模型數(shù)量。

比如4個(gè), 設(shè)置完成后,需要點(diǎn)擊頂部“保存設(shè)置”按鈕,然后再點(diǎn)擊“重載前端”按鈕,重新加載界面。


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4、圖生圖參數(shù)設(shè)置


(1)、導(dǎo)入圖片


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(2)、反推提示詞


圖生圖反推提示詞功能介紹:

反推提示詞是Stable diffusion圖生圖中的功能,圖生圖的基礎(chǔ)邏輯是通過(guò)上傳的圖片,可使用反推提示詞或自主輸入提示詞,基于選擇的Stable diffusion模型進(jìn)行生成相似風(fēng)格的圖片。


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  • CLIP 反推

CLIP反推提示詞,是根據(jù)在圖生圖中上傳的圖片,使用自然語(yǔ)言描述展示。clip反推速度,相對(duì)較慢。

  • DeepBooru反推

DeepBooru反推提示詞,是根據(jù)在圖生圖中上傳的圖片,使用關(guān)鍵詞的形式展示。DeepBooru反推速度更快,更專業(yè)。


因此,這里我們選擇使用DeepBooru反推提示詞。


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然后再填寫上固定反向提示詞:

NSFW, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality,(monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (ugly:1.331),duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:l.331), mutated hands, (poorly drawnands:1.5), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331),missing arms:1.331), (extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051),unclear eyes:1.331), lowers, bad hands, missing fingers, extra digit,bad hands, missing fingers.((extra arms and legs)))

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(3)、設(shè)置參數(shù)

  • 設(shè)置縮放模式:僅調(diào)整大小

  • 設(shè)置迭代步數(shù):28

  • 選擇采樣方法:dpm++ sde karras

  • 勾選面部修復(fù)

  • 設(shè)置重繪制尺寸:點(diǎn)擊下三角,自動(dòng)獲取原圖尺寸

  • 重回幅度、提示詞默認(rèn)


如圖:

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5、ControlNet 插件設(shè)置


(1)、將準(zhǔn)備好的二維碼,導(dǎo)入到 ControlNet 圖片區(qū)域

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(2)、勾選啟用 ,控制類型選擇默認(rèn)


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(3)、設(shè)置第一個(gè) ControlNet


  • 預(yù)處理選擇:inpaint_global_harmonious
  • 模型選擇:control_v1p_sd15_brightness
  • 控制權(quán)重設(shè)置:0.3,其他保持默認(rèn)

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(4)、設(shè)置第二個(gè)controlnet


  • 預(yù)處理選擇:inpaint_global_harmonious

  • 模型選擇:control_v11file_sd15_title

  • 控制權(quán)重設(shè)置:0.5,開始step設(shè)置0.35,end step設(shè)置0.75


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ControlNet設(shè)置好之后,會(huì)發(fā)現(xiàn)后面顯示2unit,并且下面兩個(gè)ControlNet窗口都變成綠色,說(shuō)明這兩個(gè)ControlNet都啟用了。


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6、生成并調(diào)試參數(shù)


點(diǎn)擊生成按鈕查看效果。


當(dāng)發(fā)現(xiàn)二維碼的痕跡比較深,而圖像的痕跡比較淺,則適度調(diào)低第一個(gè)controlnet的權(quán)重weight

建議調(diào)試范圍在0.2-0.4之間(調(diào)試間隔為0.05)


當(dāng)發(fā)現(xiàn)二維碼和圖像融合較好,但是掃描不出來(lái)二維碼的信息時(shí),可以適度調(diào)高第二個(gè)contrlnet的參數(shù)

建議調(diào)試范圍在0.5以上(調(diào)試間隔為0.05)


7、最后二維碼和圖像基本融為一體,變成了藝術(shù)化的二維碼


如圖:

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這個(gè)精美的二維碼圖片效果,各位可還滿意?

好了,我們的第二個(gè)圖生圖的功能案例就到此結(jié)束。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-703342.html

到了這里,關(guān)于AI 繪畫Stable Diffusion 研究(十)sd圖生圖功能詳解-精美二維碼的制作的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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