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背景
controlNet
整体描述
Canny
Lineart
Depth
实际使用
AI绘制需求
绘制过程
PS打底
场景模型选择
设置提示词及绘制参数
controlnet 设置
canny 边缘
depth 深度
lineart 线稿
效果 背景
这段时间不知道为啥小伙伴似乎喜欢制作很符合自己场景的ICON。…目录
背景
controlNet
整体描述
Canny
Lineart
Depth
实际使用
AI绘制需求
绘制过程
PS打底
场景模型选择
设置提示词及绘制参数
controlnet 设置
canny 边缘
depth 深度
lineart 线稿
效果 背景
这段时间不知道为啥小伙伴似乎喜欢制作很符合自己场景的ICON。其实你如果认真看了本专栏前面几节的内容应该说这个问题很简单。但是总有小伙伴按照别人的safetensor 或者checkpoint 文件无法做出别人的效果做出来总是一个很奇怪的图案。如果你也是这种情况就说明你还没有入门炼丹师行业。Stable Diffusion 作画的机理及使用前面已经讲了很多。AI作画的好处就是天马行空不管是文生图 还是 图生图都是一样的。这种灵活性赋予AI作画创造性的同时也使得AI作画无法被指定的实物约束。这个时候一定要使用 controlnet。controlnet相当于是在赋予AI创造性的同时告诉AI 作画你的发挥空间必须遵循我的limitation 约束。本质上stable diffusion 有很多东西都是在约束AI的 ‘创造力’使得创造出的东西符合 平时人们的观感。最简单的 正负提示词随机种子到你套用的模型无论是比较小的Lora还是比较完整的checkpoint 都是如此训练的本质你可以理解为其实就是约束AI的创造行为不要让AI天马行空的乱绘制。controlnet 在这里面属于一种比较强的约束在稍微高级一点的 stable diffsuion作为炼丹师入门的AI 绘画技能必须要掌握。我就任意选一个AI icon 的例子看看怎么处理。
controlNet
整体描述
前面讲过他了为什么别人做出来的icon 不是胡乱的四不像而你根据同样的配置做出来是乱七八糟就是因为 controlnet 在大多数时候炼丹师对 controlnet的操作不会被保存这需要你自己选择合适的controlNet model。有时候甚至需要多个controlNet 的叠加。controlNet 发展到现在有近20种了吧好像还不止。但是万变不离其宗从功能上划分有约束形态的openopse有约束外形的cannylineart有控制深浅的 depth有控制风格及颜色变迁的P2P还有控制语义分割的seg等等。绘制出来形状不对多半是没有喂给 stable diffusion 合适的边缘。我就在讲一下这部分吧。
模型相较于CannyLineart提取的线稿更加精细细节更加丰富。Lineart提供了多种预处理器如lineart_anime动漫线稿控制、lineart_anime_denoise动漫线稿控制去噪、lineart_coarse粗略线提取、lineart_realistic写实线提取和lineart_standard标准线稿提取等以满足不同用户的需求。这些预处理器能够更准确地提取出图像中的线稿信息进而生成以线稿为框架的新图像。
Canny
Canny是一种边缘检测算法能够很好地识别出图像内各对象的边缘轮廓。在ControlNet中Canny模型通过调节低阈值和高阈值来控制边缘检测的精细程度。低阈值越低线条越复杂高阈值越高线条越简单。这种控制方式使得用户可以根据需要精确控制图像的边缘信息进而生成与原图构图相似的画面但可以通过关键词调整颜色、细节等。
Lineart
Lineart是ControlNet 1.1版本中新增的模型相较于CannyLineart提取的线稿更加精细细节更加丰富。Lineart提供了多种预处理器如lineart_anime动漫线稿控制、lineart_anime_denoise动漫线稿控制去噪、lineart_coarse粗略线提取、lineart_realistic写实线提取和lineart_standard标准线稿提取等以满足不同用户的需求。这些预处理器能够更准确地提取出图像中的线稿信息进而生成以线稿为框架的新图像。
Depth
Depth是一种深度估计模型它通过分析输入图像的深度信息生成具有透视效果的图像。在ControlNet中Depth模型不仅能够帮助用户固定角色姿势的轮廓还能起到固定场景透视效果的作用。浅色区域意味着它离用户更近而深色区域则离用户更远。Depth模型在处理角色图像时可能会丢失部分内部细节如面部表情等但它能够很好地保留物体的轮廓和场景的透视效果。此外Depth模型还提供了不同的变体如Depth Leres和Depth Zoe它们各自具有不同的特点和应用场景。
实际使用
AI绘制需求
假设我们项目需要打一个app icon是一个搜索图标正方形竖排显示搜索两个字。
绘制过程
PS打底
我希望是立体效果我还是用PS打底先做一个立体字出来。长这样 当然如果你搞不定或者没有学过PS直接用mspaint等绘制一张2D的搜索也还是可以的。但是效果可能没有这样做好。
场景模型选择
我想绘制出来有点金属质感找一个带有金属质感的lora 。 这个模型比较符合我的预期。看下底膜没有的话提前下载或者加入。这里使用的是 设置提示词及绘制参数
hjymechatype,mecha,no humans,science fiction,vehicle focus,shadow,wheel,spacecraft,gradient background,gradient,machinery,robot,grey background,white background,ground vehicle,thrusters,blue led lighting,shining,metal,pip wire on surface,line shape led lighting,chrome,gold trim,
Deep Negative V1.x,EasyNegative,
Lora 权重 我设置的是 0.8 如果只是设置上述的确实绘制出来什么都不是因为你没有进一步强制约束Stable diffusion到底绘制什么东西图形的直观限制总比那些虚无缥缈的提示词来的直接我这说法其实不太对提示词也同样重要。这里我只是为了突出 controlnet 的重要性你理解就行。
controlnet 设置
canny 边缘 depth 深度 lineart 线稿
你可能会问上了canny为什么还要上 lineart因为在极度追求细节的环境下canny 可能控制不住或者说需要两者叠加比较出效果。因为字体icon 的绘制不像其他类型不能走形否则不知道你绘制的是什么。 效果 仔细看下还是有细微的差别。当然你可以选择其他Lora 模型绘制不一样的icon 效果。
当然你可以适当修改提示词
water,bubble,air bubble,black background,monochrome,greyscale,
greyscale 突出了其银灰色系 换一个水波的Lora 看看效果 btw另一个小技巧如果只是风格类的转换你已经用AI完成了一幅作品当cn 都控制起来有点费劲除了加高权重还可以看下随机种子数将seed 搞过来有时候会事倍功半。
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