Stable Diffusion 终于理解为什么电饭煲海报要这么设计

ComfyUI产品化:从节点图到可交付工作流的工程实践 ComfyUI作为基于节点的Stable Diffusion可视化工作流工具,其核心价值不仅在于图像生成能力,更在于将AI生成逻辑转化为可复用、可维护、可协同的工程化资产。理解其‘节点即服务’的本质,需掌握参数契约化、路径环境隔离、语义化错误处理与版本兼容治理等关键原理。技术价值体现在降低非技术人员使用门槛、保障输出稳定性、支撑高并发生产交付;典型应用场景覆盖电商主图批量生成、营销海报自动化、设计素材标准化输出等。本文聚焦ComfyUI工作流的产品化落地路径,深入解析可视化工作流设计、工程化工具链与真实环境 阅读详情

一波三折,勉强搞出来了,虽然没有达到让我满意的程度,但是做出来了,就拿出来溜溜吧,直接上设计思路,供学习交流。

本次设计步骤:

1、确定海报风格;

2、PS初步合成;

3、SD生成场景;

4、MJ强化氛围;

5、PS二次合成;

6、SD细节放大。

看着貌似步骤有点多,其实,操作起来设置下参数就完事了,要做的话,需要静下心来慢慢的走,来吧~

目前是要做个电饭煲的场景图,简单描述下就是厨房的桌子上有个电饭煲,旁边放了一些米饭,水果等。

1、确定海报风格

在设计网站上找到一些参考,

通过这些参考图,在SD的tagger或者MJ的/discribe里面反推,然后提炼整合,大概架构就是之前提示词里面分分享的:

画质要求+主体画面+环境氛围+辅助性描述

每个人的提示词需要根据效果进行调整的,这里就不写提示词了。

2、PS初步合成;

文件尺寸:600x800px,比例为3:4,刚好匹配在MJ里面生成图片的比例。

把产品扣好图放到PS中,处理后得到两个图,一个是白底产品图,一个是白底黑产品图(用作蒙版)

3、SD生成场景;

在SD的图生图的上传重绘画蒙版,

controlnet中上传白底产品图,预处理器选择lineart(线稿),因为我们这边是要生成与产品角度透视匹配的场景图,这边控制模式就选择更偏向于提示词。

参数的话蒙版区域内容处理选择原图,其他的根据自己的情况自行调整。

点击生成,多次循环抽卡,选中了其中一张,

为什么选择这一张,因为其余的更不好看,只能靠MJ同学了,这里给到了MJ一个角度和透视的参考基准。

4、MJ强化氛围;

上传到MJ

将上面的提示词整理下提交到MJ,大哥就是大哥,气质届说第二,没有敢说第一的。

这里选择了第一张,产品焦点居中,构图视角上有延展性……巴拉巴拉,就这张了。

5、PS二次合成;

又来到PS中,将产品与环境融合处理,尽可能的自然和谐。

这里要感谢PS(beta),没有他,这事办不成。

6、SD二次融合场景

之类要解决的一个问题是,将产品的光影与环境的光影融合,来到图生图,直接上传。

controlnet上传产品白底图,预处理器选择canny(硬边缘),因为我们这边是要保持产品不变形,这边控制模式就选择更偏向于controlnet。

参数上将提示词引导系数 (CFG Scale)和重绘幅度调小,点击生成,

这里有一个常见的问题就是电饭煲的颜色一直与原来的不匹配,这里需要在提示词上面做处理,微调权重,慢慢的测试,尽可能的接近实际的颜色,以便于后面在PS中调整。

7、PS三次融合

处理一下产品的颜色,另外产品的文字和一些细节上面需要保持与实际产品一致,所以要在PS中通过蒙版进行涂抹一下。

8、SD细节放大。

通过SD中的脚本:Ultimate SD upscale,放大图片,

放大之后文字又要放到PS中蒙版涂抹一下,后期处理一下图片的光影,调色,对比度和清晰度等等,出图。

AI有比较大的不可控性,对某个参数或者提示词有特别强的应激性,需要反复出图抽卡,才有可能达到比较不错的效果。学习学的是思路,具体执行八仙过海,有更好的想法,欢迎交流,加油!

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,无需自行查找。有需要的小伙伴文末扫码自行获取。
在这里插入图片描述

Python实现PDB文件预处理 蛋白质结构研究依赖PDB文件存储的三维结构数据,但原始文件常含无关的水分子、离子和非标准残基等干扰信息。本文介绍了一个基于BioPython的Python预处理脚本,可自动清理PDB文件,主要功能包括:1)移除短于阈值的蛋白质链;2)过滤非标准氨基酸;3)可选保留水分子和金属离子。该脚本逻辑清晰,支持批量处理,能显著提升结构比对、分子对接等分析前的数据准备效率,为后续生物信息学研究提供更纯净的结构数据基础。 阅读详情

相关推荐

重塑计算的五层蛋糕:解读黄仁勋CES2026演讲背后的AI新秩序与物理世界

2026年CES演讲揭示AI新纪元:从语言模型到物理智能 NVIDIA CEO黄仁勋在2026年CES演讲中描绘了计算产业的根本性变革。核心突破包括: 计算范式转移:从指令执行转向意图理解,智能体系统崛起 物理AI突破:发布Cosmos世界模型,通过合成数据训练AI理解物理定律 全新VeraRubin计算平台:6芯片协同设计,解决摩尔定律放缓与AI需求增长的矛盾 自动驾驶革命:推出具备推理能力的Alpamayo模型,实现L4级自动驾驶 演讲标志着AI正从数字世界迈向物理世界,NVIDIA通过全栈布局,正在重

老孙 | Ethan Sun 的博客:AI 智能体与 AI 原生软件的工程实践 1275

AI实战案例!如何运用SD完成运营设计海报?玩转Stable Diffusion必知的3大绝技

在这个案例中我们也没有使用较为新颖的功能,主要就是 Stable Diffusion 放大和重绘功能,这两功能在 Stable Diffusion 也算是比较基础的。学习新的技能固然重要,但去探索如何运用这些技能去实现项目落地的方法思路更为关键。三步搞定场景定制化随着人工智能的逐渐发展,越来越多的 AI 工具也一窝蜂的涌现出来。

2401_85725028的博客 1789

地平线RDKX3初始配置与USB无线网卡

地平线X3无线网卡配置

Richard_Mei的博客 4082

Stable Diffusion图像生成广告创意设计生成技巧分享

本文系统阐述Stable Diffusion在广告创意设计中的应用,涵盖提示工程、模型微调、多模态融合及合规实践,构建从理论到落地的完整技术路径。

weixin_35671843的博客 1148

android so文件攻防实战-美团libmtguard.so反混淆

接下来的代码很多都是这种动态计算跳转地址的。修复结束之后跟踪指令,0x3434处的代码跳到了0x345A,0x345A处的代码主要逻辑是在0x34C6跳到0x34EC通过0x34EC动态计算地址跳到了0x3520,0x3524处的代码跳到了0x365C,0x366E处的代码跳到了0x35A8,0x35A8是JNI_OnLoad的主要逻辑。BEQ和BNE是一对条件相反的跳转,这之前计算出接下来指令的地址0x3430赋值给R4,loc_340C处的代码通过POP指令将R4的值给PC,看0x3430处的代码。

2503_90751938的博客 1384

科研作图不发愁:手把手教你用PyMOL给蛋白-DNA互作图‘美颜’(附完整配色与标注方案)

本文详细介绍了如何使用PyMOL对蛋白-DNA互作结构图进行专业美化,包括从PDB文件加载、结构展示与标注、互作位点突出显示到高质量渲染输出的完整流程。通过具体案例(PDB ID:8SSS)演示了锌指结构域区分、关键残基标注和互作距离测量等实用技巧,帮助科研人员制作可直接用于期刊投稿的高质量示意图。

weixin_42523792的博客 554

Stable Diffusion图像生成影视剧海报设计生成技巧

Stable Diffusion在影视剧海报设计中实现高效创意生成,结合ControlNet与IP-Adapter提升构图精准度和风格一致性,优化生产流程并降低成本。

weixin_35762258的博客 1471

advanced installer 打包Flutter的Windows程序安装包(基本打包、开机自启、定时自动检测升级、包含卸载程序)

advanced installer 打包Flutter的Windows程序安装包(基本打包、开机自启、定时自动检测升级、包含卸载程序)

qq_45634989的博客 2880

Stable-Diffusion-3.5广告设计应用:创意海报生成系统部署实战

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Stable-Diffusion-3.5-FP8镜像,快速搭建AI创意海报生成系统。该平台简化了部署流程,用户可轻松利用该镜像,高效生成适用于电商、社交媒体营销等场景的高质量广告视觉素材,显著提升设计效率。

weixin_42612804的博客 938

GPU 运维实战:H100/H800/B300 换卡与压测

(烧多久、看什么、什么算合格)。文末还给了一个能直接跑的验收判定脚本,三个真实场景的裁决输出都在。

老韩的Linux云计算架构师进阶之路 278

Windows10环境下激活虚拟环境报错【source : 无法将“source”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称】

在使用Django创建Web程序前,需要创建一个虚拟的工作环境,在使用【source ll_env/bin/activate】命令激活虚拟环境时报错:source : 无法将“source”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径正确,然后再试一次。所在位置 行:1 字符: 2。

提供C#相关开发 、云计算、运维测试、网络安全相关技术分享与服务,有意向可联系。 1万+

Stable Diffusion | 终于理解为什么电饭煲海报要这么设计

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。

A2421417624的博客 1020

LangGraph-StateGraph 和 Graph API 源码分析

摘要: StateGraph是LangGraph的核心API,用于构建有状态工作流图。本文分析了其实现原理,包括: 核心类关系:StateGraph(构建器)和CompiledStateGraph(继承自Pregel的可执行图) 关键流程:状态模式到通道的映射、节点到PregelNode的转换 实现特点: 支持TypedDict和Pydantic两种状态模式 自动选择通道类型(LastValue或BinaryOperatorAggregate) 通过映射函数处理节点输入输出 边实现基于通道写入机制 编译过程

838

AI绘图实战(六):制作一张庆祝五一劳动节的海报 | Stable Diffusion成为设计师生产力工具

S:AI能取代设计师么?I :至少在设计行业,目前AI主要角色还是超级工具,要顶替?除非甲方对设计无所畏惧~~stable diffusion就只能小姐姐么?不,今天我们用stable diffusion制作一张庆祝五一劳动节的海报。

暂时先用这个名字 5171

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

使用Stable Diffusion进行Ai+艺术设计(以智慧灯杆为例)

使用Stable Diffusion进行Ai+艺术设计(以智慧灯杆为例)

m0_46339652的博客 1965

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

深度学习22:Stable Diffusion 实战——文生图工作流与 LoRA 画风定制

Stable Diffusion怎么用提示词画出好图?本文拆解CLIP文本编码、UNet去噪、VAE潜变量的三件套推理链路,给出diffusers文生图工作流、Prompt三段式与采样器权衡,并用LoRA做画风定制实战,点明显存与版权边界。

雨1986的博客 350

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

深度学习21:扩散模型原理——从 DDPM 到 Stable Diffusion

GAN之后,扩散模型凭「逐步加噪—学习去噪」在生成质量与稳定性上全面反超,成为Stable Diffusion、Sora的引擎。本文推导前向闭式加噪与反向预测噪声的MSE目标,解释DDIM加速与Latent Diffusion原理,附NumPy实测与PyTorch实现。

雨1986的博客 543

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 297

ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 AI Overviews 引用对比:谁的引用更可信

AI 引擎的引用机制差异很大:ChatGPT 以行内引用加 Sources 列表呈现来源,Perplexity 几乎逐句可溯源,Gemini 在回答中内嵌相关来源链接,AI Overviews 则把多源聚合答案与来源列表一起放在搜索结果顶部。本文从引用透明度、来源偏好、可干预性 3 个维度对比这 4 个引擎,并给出 GEO 的 3 点启示,帮企业在多引擎环境下提升被引用的概率。

淡然一笑 的专栏 140

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 235

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 534

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 588

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 665
上一篇: 设计师转型AI绘画师,月入12000元!
下一篇: AI新趋势 29岁设计师转行,终于年薪破30w!!!
不秃头de程序猿
博客等级 码龄5年 4089粉丝 1478原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值