AI绘画 Stable Diffusion【进阶篇】：Recolor模型实现头发衣服换色

程序员一东

于 2025-04-03 10:26:14 发布

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文章标签： AI作画 stable diffusion 人工智能 SD绘画 Lora Recolor

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Eqiqi/article/details/146974795

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在艺术创作中，颜色的运用至关重要。如今，借助Stable Diffusion的Recolor模型，你只需一键操作，就能轻松实现头发和衣服的换色。本文将带你深入了解Stable Diffusion Recolor模型的使用方法，助你轻松掌握这一技巧。

在这里插入图片描述

Stable
Diffusion是一款基于深度学习的图像生成模型，它能够在没有任何人类指导的情况下生成高质量、逼真的图像。与传统的图像生成技术相比，Stable
Diffusion具有更高的生成质量和更快的生成速度。
今天我们继续分享Recolor模型的一些其他应用场景，改变人物的头发或衣服的颜色，改变图片的颜色滤镜。

下面我们以修改美女头发为例，看一下实现效果。

原图片

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红色头发

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绿色头发

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紫色头发

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五颜六色头发

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下面我们具体看一下如何实现

【第一步】：ControlNet的参数设置

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相关参数设置如下：

控制类型：选择"Recolor(重上色)"
预处理器：recolor_luminance
模型：ioclab_sd15_recolor

我们开启“允许预览”，会生成原图片对应的预览图，与原图片相比，预览图去掉了原图片的色彩，变成了一张黑白图片。这里可以看出
Recolor模型的本质能力是对黑白图片上色，其实现机制是先使用预处理器提取原图片的黑白图，然后再识别图片的各个区域进行上色处理。

【第二步】提示词的编写及大模型的选择

如果只是改变头发的颜色，我们可以简单描述头发颜色的提示词即可。

例如：(red hair:1.3) 、

   （green hair:1.3）、

   （purple hair:1.3）、

   （colorful hair:1.3）


  * 1
  * 2
  * 3
  * 4
  * 5

文生图相关参数设置

采样器：DPM++2M Karras
采样迭代步数：30
图片宽高：和需要重上色的图片宽高保持一致即可。

大模型我们选择一个写实的大模型，这里我们选择RealisticVersion，其它大模型majicMIX realistic,Chilloutmix都可以。

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进行上面的设置之后，点击【生成】按钮，就可以生成不同颜色头发的图片了。

相关说明

（1）颜色的变换最好是深色变深色、浅色变浅色。比如，黑色的头发可以变成绿色、红色、紫色。最好不要换成白色这种浅颜色。我反复尝试了几次，都无法生成白头发。下面是我尝试变换白色头发生成的一张照片，效果不是特别好。

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（2）Recolor模型除了改变人物头发的颜色之外，还可以改变衣服的颜色。

原图片

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绿色毛衣

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蓝色毛衣

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黄色毛衣

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紫色毛衣

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当我改变衣服的颜色为绿色、蓝色、和黄色时，生成的图片抽签到只改变衣服颜色的图片概率还是很高的，但当改变衣服的颜色为紫色时，生成的图片美女的头发也变成紫色了。

（3）同时修改头发和衣服颜色

red hair,yellow sweater,（红色头发，黄色毛衣）

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red hair,green sweater,（红色头发，绿色毛衣）

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green hair,yellow sweater（绿色头发，黄色毛衣）

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（4）提示词对生成的图片颜色污染

虽然上面的实例中，生成的图片可以按照提示词的颜色调整对应的元素，但是在实际的操作中，很多时候颜色并不能精准地反馈到对应的元素上面，就算我们修改提示词的顺序和权重，效果仍然不理想。

例如：green hair,purple sweater,（黄色头发、紫色毛衣）

在这里插入图片描述

头发颜色对了，但是生成的多张图片中，紫色毛衣图片一直没有抽签到。

为了做到颜色与对应元素的一致，我们可以借助一款cutoff插件来进行控制，该插件可以按顺序设置好颜色提示词，关于这个插件的使用，这里就不详细展开了，后面会详细介绍。

（5）Recolor实现图片颜色滤镜

Recolor实现机制是先使用预处理器提取原图片的黑白图，然后再识别图片的各个区域进行上色处理。我们可以利用这个机制实现图片的颜色滤镜效果。

原图片：粉色风格

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蓝色风格（提示词：blue）

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绿色风格 （提示词：green）****

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黄色风格 （提示词：yellow）****

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紫色风格（提示词：purple）****************

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好了，今天的分享就到这里了，希望今天分享的内容对大家有所帮助。

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