Stable Diffusion【实战】一下给我整破防了!!SD制作商业海报——香水海报_stable diffusion酒水海报

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人“狠”话不多,大家请上车!!一步两步三步四步~往前走,你却把别人放在眼里

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”,下面进入实战内容。

商品原图:

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实战步骤:

1.选择适合的大模型

2.根据商品填写适当的提示词

3.选择适合的Lora(可选项 根据实际情况)

4.参数设置

5.开启ControlNet,上传商品图,设置相关参数

6.PS叠加原商品

7.SD 图生图融合

1.选择适合的大模型

这里以上次给大家推荐的“万能”大模型——筑梦工业XL_v5.0为例

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2.根据商品填写适当的提示词

**正向提示词:**masterpiece,bestquality,8K,realistic,A bottle of perfume, rose petals falling in the water

杰作,最佳质量,8K,逼真,一瓶香水,玫瑰花瓣落入水中

反向提示词:

(worst quality:1.6),(low quality:1.6),(normal quality:1.6),lowres,watermark,nsfw,nsfw,tooth,

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3.选择适合的Lora

这里没有添加其他Lora,因为老徐觉得**“筑梦工业XLV5.0”**可以不需要

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,开个玩笑,这里建议个人根据实际情况来选择。这里只是简单制作教程,就略过了。

4.参数设置

**分辨率:**1024*1024(**注意:**这里海报通常是竖图,选择的商品图的尺寸调整到了该尺寸,建议和商品图大小保持一致,可后期进行高清放大)

**采样方法 (Sampler):**DPM++ 2M Karras

**迭代步数 (Steps):**35

**提示词引导系数 (CFG Scale):**7

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5.开启ControlNet,上传商品图,设置相关参数

启用ControlNet,开启完美像素,选择控制类型——Cany(硬边缘),其他保持默认。上传商品图,建议白底商品图。(**注意:**控制权重 和引导开始、结束时机可根据时间出图情况进行适当调整)

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以上准备完毕,开始抽卡跑图。这里一次跑了4张。

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6.PS叠加原商品

选择一款觉得不错的,如果没有满意的那就继续抽卡。这里选择的右上角的这张(虽然和提示词有点差异,但觉得这张效果还不错)。然后导入到PS中放上商品原图及简单的融合修饰处理。

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7.SD 图生图融合

如果你是PS高手,那此处可略过,完全可以在上一步就处理的非常完美

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把上面叠加完原产品的图片导出,重新放入SD图生图,进行边缘的融合,设置重绘幅度0.2-0.4之间 不建议设置太大。不然图片改变太大。模型及参数及尺寸与原理保持一致。

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来张竖图看看效果:

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再配点文案看看效果?文字这里就简单加了,没做过多设计调整。

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这是一位SD资深大神整理的,100款Stable Diffusion超实用插件,涵盖目前几乎所有的,主流插件需求。

全文超过4000字。

我把它们整理成更适合大家下载安装的【压缩包】,无需梯子,并根据具体的内容,拆解成一二级目录,以方便大家查阅使用。

单单排版就差不多花费1个小时。

希望能让大家在使用Stable Diffusion工具时,可以更好、更快的获得自己想要的答案,以上。

如果感觉有用,帮忙点个支持,谢谢了。

想要原版100款插件整合包的小伙伴,可以来点击下方插件直接免费获取

在这里插入图片描述

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模型预设管理器:Model Preset Manager

这个插件可以轻松的创建、组织和共享模型预设。有了这个功能,就不再需要记住每个模型的最佳 cfg_scale、实现卡通或现实风格的特定触发词,或者为特定图像类型产生令人印象深刻的结果的设置!

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现代主题:Lobe Theme

已经被赞爆的现代化 Web UI 主题。相比传统的 Web UI 体验性大大加强。

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提示词自动补齐插件:Tag Complete

使用这个插件可以直接输入中文,调取对应的英文提示词。并且能够根据未写完的英文提示词提供补全选项,在键盘上按↓箭头选择,按 enter 键选中

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提示词翻译插件:sd-webui-bilingual-localization

这个插件提供双语翻译功能,使得界面可以支持两种语言,对于双语用户来说是一个很有用的功能。

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在这里插入图片描述

提示词库:sd-webui-oldsix-prompt

提供提示词功能,可能帮助用户更好地指导图像生成的方向。

上千个提示词,无需英文基础快速输入提示词,该词库还在不断更新。

以后再也不担心英文写出不卡住思路了!

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
### 使用Stable Diffusion生成艺术海报 为了利用Stable Diffusion创建独特的艺术海报,用户可以通过一系列特定的操作来实现这一目标。以下是具体方法: #### 准备环境 确保安装并配置好运行Stable Diffusion所需的软件环境。这通常涉及设置Python开发环境以及下载预训练模型文件。 #### 提供描述性的提示词 输入详细的文本提示给定模型,这些提示应该尽可能详尽地描绘期望的艺术风格、主题元素以及其他视觉特征[^4]。例如,“复古未来主义风格的城市夜景,霓虹灯光照耀下的高楼大厦”。 ```python prompt = "复古未来主义风格的城市夜景, 霓虹灯光照耀下的高楼大厦" ``` #### 调参数优化输出质量 通过调诸如采样步数(sampling steps)、指导权重(guidance scale)等超参数来微调最终作品的质量和独特性[^1]。较高的采样步数往往能带来更精细的结果;而适当增加指导权重可以使图像更加贴近原始提示。 ```python steps = 50 # 设置采样步数 scale = 7.5 # 设定指导比例 width = height = 512 # 定义画布尺寸 ``` #### 执行推理过程获取结果 启动模型推断流程,等待一段时间直至完成渲染,并保存所得到的艺术海报作为成品[^3]。 ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained('CompVis/stable-diffusion-v1-4') image = pipeline(prompt=prompt, num_inference_steps=steps, guidance_scale=scale).images[0] output_path = "./art_poster.png" image.save(output_path) print(f"Art poster saved at {output_path}") ``` 上述代码片段展示了如何基于指定的提示语句使用`diffusers`库中的`StableDiffusionPipeline`类来进行一次完的图像生成功能调用。
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