AI绘画 Stable Diffusion【应用篇】【角色一致性】:如何从不同视角创造一致的人物角色?

Stable Diffusion【应用篇】【角色一致性】:如何从不同视角创造一致的人物角色? AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料和安装工具,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程,模型插件,具体看下方。 阅读详情

您是否需要从不同的视角创建一致的 AI 角色?例如下面的图片效果。
在这里插入图片描述
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一. 实现原理

制作一张同一个人物角色不同的视角网格图片,如下图所示。
在这里插入图片描述
使用ControlNet的Canny SDXL控制模型生成人物角色轮廓,如下图所示。
在这里插入图片描述
然后使用 IP Apadter FaceID Plus v2 从另一个参考图像复制面部。由于IP Apadter
FaceID仅复制面部。它可以从参考图像中精确提取面部特征,因此可以准确地将面部转移到不同的视角。

二. 制作方法

【第一步】:大模型的选择
这里推荐使用:ProtoVision XL-High Fidelity-No Refiner,版本v6.6.0。

模型下载地址(文末网盘地址也可获取)
LiblibAI:https://www.liblib.art/modelinfo/3a3d10aa7fe644158c08a5a43da358db

【第二步】:提示词的编写

我们以上图中第一张图片为例来进行说明。

正向提示词

Prompt:character sheet, color photo of woman, white background, blonde long
hair, beautiful eyes, black shirt
提示词:人物表,女人的彩色照片,白色背景,金发长发,美丽的眼睛,黑色衬衫
反向提示词

disfigured, deformed, ugly, text, logo

在这里插入图片描述

相关参数设置

  • 采样器:DPM++ 2M Karras
  • 采样迭代步数:20
  • 图片宽高:1024*1024。
  • 提示词引导系数(CFG):7

【第三步】:ControlNet的设置

这里我们需要配置2个ControlNet单元。

ControlNet单元0:canny控制模型配置

在这里插入图片描述
相关参数设置如下:

  • 控制类型:选择"Canny(硬边缘)"

  • 预处理器:canny

  • 模型:diffusers_xl_canny_mid

  • 控制权重:0.4

  • 引导介入时机:0

  • 引导终止时机:0.5

ControlNet单元1:Ip-Adapter控制模型配置

在这里插入图片描述
相关参数设置如下:

  • 控制类型:选择"IP-Adapter"

  • 预处理器:ip-adapter_face_id_plus

  • 模型:ip-adapter-faceid-plusv2_sdxl

  • 控制权重:0.7

  • 引导介入时机:0

  • 引导终止时机:1

【第四步】:使用 ADetailer 自动修复脸部

由于图片中人脸较多,需要开启ADetailer修复脸部。模型选择:face_yolov8n.pt

在这里插入图片描述
【第五步】图片的生成

点击【生成】按钮,我们来看一下最终生成的图片效果。

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在这里插入图片描述

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