Stable Diffusion | 人像摄影

走在平地上,一不留神就踏入了彩云间——当AIGC遇上摄影技术,普通的照片即刻转变为令人震撼的艺术作品!本文将详细介绍如何使用stable diffusion对摄影照片进行艺术创作。文章使用的AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了,有需要的小伙伴文末扫码获取。

1、背景预处理

首先我们拿到图像之后,需要到PS对图像进行简单的预处理

预处理背景,添加新的图层,然后将图层填充上白色

2、局部调整

回到SD,打开ControlNet,选择OpenPose姿态,放入我们准备好的预处理图像。

点击预览,利用OpenPose的编辑插件,对手指部位进行骨骼图的局部调整,虽然它的效果可能没有我们想象中那么好,尤其像这种手部姿势比较复杂的图像,但是我们尽可能的让输入信息变得准确一点,方便我们后续进行处理。

### 使用 Stable Diffusion 生成写真风格图片的方法 #### 准备工作 为了利用 Stable Diffusion 创建高质量的写真人像,前期准备必不可少。确保安装并配置好最新的 Stable Diffusion 版本以及任何推荐使用的附加组件或扩展包[^2]。 #### 获取合适的模型 选择适合人像渲染的预训练模型至关重要。随着技术进步,专门为高精度人脸合成设计的模型不断涌现,这些模型能够显著提升最终作品的真实度和细节表现力。 #### 控制输入参数 精确调整提示词(Prompt)、采样步数、CFG Scale 等关键设置有助于获得理想效果。特别是对于写真类照片来说,合理的光线模拟和平滑处理尤为重要。ControlNet 插件允许通过简单的线条草图来指导人物姿态,极大地方便了创作过程。 ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16).to("cuda") prompt = "A professional portrait of a woman with natural lighting and soft focus." image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images[0] image.save("portrait.png") ``` 此段代码展示了如何加载指定版本的 Stable Diffusion 并执行一次基于文本描述的人像生成操作。注意 `num_inference_steps` 和 `guidance_scale` 参数的选择会影响输出质量;前者决定了迭代次数而后者则控制着遵循给定条件的程度[^1]。 #### 后期优化 生成后的图像可能还需要经过轻微修饰以达到最佳视觉呈现。借助 Photoshop 或 GIMP 这样的图形编辑软件可以进一步增强色彩饱和度、对比度等属性,使成品更加贴近真实的摄影作品[^3]。
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