【AI绘画】StableDiffusion实战 真人转动漫(小姐姐动漫头像)

ATE自动化测试设备:硬件与软件的完美协同 本文深入解析了ATE自动化测试设备如何通过硬件与软件的完美协同,实现高效、精准的电子产品测试。文章详细阐述了ATE系统的硬件架构(如测试控制器、仪器模块、开关矩阵)与软件层次(如测试管理、仪器控制、数据分析),并结合实战案例,揭示了软硬件协同设计在提升测试效率与可靠性中的关键作用。 阅读详情

大家好我是安琪!你是否曾想过将自己的真人照片变成动漫风格的小姐姐头像?如今,借助AI绘画技术,这一梦想已成为现实。本文将带你领略AI绘画的魅力,教你如何将真人照片一键转换为动漫风格的小姐姐头像,让你的头像焕发独特魅力。

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AI绘画,一种基于深度学习的图像生成技术,能够将真实人物照片转换为动漫风格的艺术作品。这种技术不仅能够捕捉人物的外貌特征,还能赋予作品独特的艺术风格和情感表达。

所以我决定使用写一些使用AI技术帮大家实现真人转动漫的实操,AI绘画就用目前最开源和最火的的SD实现

遇到问题

1关于autodl魔法问题

可查看 www.autodl.com/docs/network_turbo/

2 模型下载问题

1 挂载网盘解决
(可以文末扫描自行获取)

前期准备

1 平台:autodl,相关使用可参考
GPU环境篇:使用AutoDL部署StableDiffusion(或其他)

2 镜像使用:codewithgpu

平台:www.codewithgpu.com/image
镜像:bobo_SD_StableDiffusion_WebUI-tensorRT-core:v18

别人利于docker技术打包好的镜像,一键搭建环境,免除搭环境的困恼,十分推荐,但使用中tagger的反推有点问题

3 基础模型选择

CamelliaMIx_2.5D (女孩动漫类)

1 推荐参数设置
Sampling method : DPM++ SDE Karras
Clip skip : 2
Hires steps : 13
Hires.fix upscaler : R-ESRGAN 4x+Anime6B
CFG Scale : 7~10
VAE : ft-mse-840000
2 推荐 prompt
Prompt : (masterpiece:1.2, best quality), (real picture, intricate details)
Negative : (worst quality, low quality:1.4), negative_hand-neg,
verybadimagenegative

小姐姐自拍头像

网上随便找了一张真人小姐姐;512x512(1:1)或者512x680(3:4)

1 获取提示词

1.1 插件tagger取提示词

插件地址
github.com/toriato/stable-diffusion-webui-wd14-tagger

或者使用图生图的反推

Interrogate CLIP:(语言描述反推)
a woman wearing a white shirt and a pair of earrings on her ear and a white
shirt with a pink flower on her left sleeve, Chen Yifei, perfect face, a
character portrait, cloisonnism
穿着白色衬衫,耳朵上戴着耳环,左袖上有一朵粉色花的白色衬衫的女人,陈逸飞,完美的脸,人物肖像,景泰蓝
Interrogate DeepBooru:(关键词反推)
1girl, black_hair, blurry, closed_eyes, closed_mouth, depth_of_field,
earrings, face, forehead, jewelry, lips, realistic, short_hair,
simple_background, solo
1女孩,黑发,模糊,闭眼,闭嘴,景深,耳环,脸,额头,珠宝,嘴唇,逼真,短发,简单背景,独唱

2 prompts优化
在关键词的基础上修改,去除realistic添加动漫画风“artbookstyle”;去掉short_hair;增加white shirt;

最终提示词:

正向:
(masterpiece:1.2, best quality), (real picture, intricate details),1girl,
black_hair,white shirt, blurry, closed_eyes, closed_mouth, depth_of_field,
earrings, face, forehead, jewelry, lips,artbook style, simple_background,
solo
反向:
(worst quality, low quality:1.4), negative_hand-neg, verybadimagenegative

3 启用controlnet插件

4 参数设置
基础模型先前准备的动漫类模型;采样器选择DPM++SDE Karras;steps:40

5 generate生成

其他示例

1 安静美女

增加点难度,换成双人和模糊背景

2 夕阳海边情侣

(masterpiece:1.2, best quality), (real picture, intricate details),1boy,
1girl, couple, faceless_male, forehead_kiss, hetero, kiss, shirt, sunset ,
beach,ocean, artbook style
Negative prompt: (worst quality, low quality:1.4), negative_hand-neg,
verybadimagenegative
Steps: 14, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 3343896807, Size:
512x512, Model hash: ed4f26c284, Model: camelliamix25D_v2, Clip skip: 2,
NGMS: 0.1, ControlNet 0: “preprocessor: canny, model:
control_v11p_sd15_canny_fp16 [b18e0966], weight: 1, starting/ending: (0, 1),
resize mode: Crop and Resize, pixel perfect: True, control mode: Balanced,
preprocessor params: (512, 100, 200)”, Version: v1.3.2

**技术总结:使用sd的反推功能获取关键词–>优化修改;使用conctonet的candy固定相关轮廓;指定动漫类的模型调试参数后生成动漫图像
**

最后

如果你是真正有耐心想花功夫学一门技术去改变现状,我可以把这套AI教程无偿分享给你,包含了AIGC资料包括AIGC入门学习思维导图、AIGC工具安装包、精品AIGC学习书籍手册、AI绘画视频教程、AIGC实战学习等。

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【图像检测】基于MATLAB的火灾监测系统设计 1 简介 针对传统火灾监测系统对于大空间的室内场合和开阔的室外环境易失效的问题,提出了一种结合火灾火焰特征和烟雾特征来进行判断的数字图像型火灾监测算法.火焰颜色特征是基于RGB颜色模型中的R,G,B三基色分量和它们之间的关系来判断是否有火焰发生,烟雾模型特征是图像灰度化预处理后,基于HIS空间模型提取的,通过计算像素点与基准像素点之间距离D的大小来判断是否有火灾发生.对提出的算法进行MATLAB仿真,并和传统的基于五种算子的边缘检测算法提取火焰烟雾特征进行对比.实验结果表明,提出的火焰特征和烟雾特征提取算 阅读详情

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梅花十三儿
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