从 0 到 1,Stable Diffusion 打造黏土风格奇幻世界

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[社交平台]正掀起一股全新创作风潮——"黏土AI"热潮。这种丑萌风格已成为网络热议焦点。从小红书到各大社交平台,#黏土#、#我的黏土世界#等标签都被这种独特风格占据。黏土作品打破了传统审美框架,为艺术表达开辟了新维度。它们像是一场艺术革命,正在重塑大众对美的认知。

今天跟大家分享一下使用Stable Diffusion生成黏土风格的图像作品。

可以试试这三种大模型,ReminiClay黏土风、丑萌网红黏土风格滤镜、网红黏土风滤镜1.5。他们都能够直接生成黏土风格的图像。

用ReminiClay黏土风大模型举个例子:

关键词:

A penguin walks on the grass,high quality,masterpiece,rich detail,Clay,

负向词:

ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),(worst quality:2),(low
quality:2),(normal quality:2)

采样方法:DPM++
SDE Karras

迭代步数:30

宽度高度:1024px*1024px

可以选写实类或者3D类的大模型作为底模,可根据生图需要配置。例如:麦橘写实、墨幽人造人、AWPoly3D、3D角色IP等等。

使用文生图的方法

操作上非常简单,只要选择好大模型,按照下面的参数输入到SD中即可等待出图了。

关键词:

A girl walks on the street,Clay,upper body,close-up,real,masterpiece,high
quality,detail,

负向词:

ng_deepnegative_v1_75t,(badhandv4:1.2),(worst quality:2),(low
quality:2),(normal quality:2)

采样方法:Euler a

迭代步数:30

宽度高度:512px*768px

很简单吧!接下来我们看看比较火的图生图。

使用图生图的方法

作为示例,Lora模型选 :粘土世界SD1.5。添加一张参考图片进来,我用的这张:

参数可以按照我的

大模型:ReVAnimated_v122

关键词:A black ceramic robot that looks like a bear,masterpiece,best quality,

负向词:low quality,lowres,watermark,worstquality,beard,

采样方法:Euler a

迭代步数:30

宽度高度:1024px*1024px

可以得到一张呆萌的机械熊黏土手办。加下来我们试试人物的效果。这里以这张AI生成的人物图为例。图像越清晰,图生图得质量也会更好,更接近黏土得感觉。

先用一个简单的起手式:

大模型:ReVAnimated_v122

关键词:Clay World,best quality,masterpiece,1boy,

采样方法:Euler a

迭代步数:30

宽度高度:1024px*1536px

得到如下得图:

看起来大的色块和概念已经比较接近了。但是仍然有一些需要调整,比如胡须。可以在负向词里添加胡须,屏蔽胡须的概念beard。

大模型:ReVAnimated_v122

关键词:Clay World,best quality,masterpiece,1boy,

负向词:beard

采样方法:Euler a

迭代步数:30

宽度高度:1024px*1536px

得到如下得图:

发现由于屏蔽了胡须,眉毛受到了影响。这里在正向词里添加眉毛,加强一下眉毛的概念eyebrow。

大模型:ReVAnimated_v122

关键词:Clay World,best quality,masterpiece,1boy, eyebrow

负向词:beard

采样方法:Euler a

迭代步数:30

宽度高度:1024px*1536px

得到如下的图:

看起来眼睛又变得不对劲了。增加眼睛的概念eye到正向词。

大模型:ReVAnimated_v122

关键词:Clay World,best quality,masterpiece,1boy, eyebrow,eye

负向词:beard

采样方法:Euler a

迭代步数:30

宽度高度:1024px*1536px

得到如下得图:

看起来还可以。篇幅所限不再多说。

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### 使用 Stable Diffusion 实现图像风格迁移 #### 准备工作 为了顺利实现图像风格迁移,需准备必要的环境和资源。确保安装了 Python 和 PyTorch,并配置好 CUDA 或 ROCm 支持以便利用 GPU 加速计算过程[^1]。 #### 安装依赖库 首先需要设置开发环境并安装所需的软件包。可以通过 pip 工具来快速完成这些操作: ```bash pip install torch torchvision torchaudio diffusers transformers accelerate safetensors ``` 这一步骤会下载并安装运行 Stable Diffusion 所必需的核心组件以及辅助工具集[^2]。 #### 下载预训练模型 接着要获取预先训练好的扩散模型权重文件。通常可以从官方仓库或其他可信来源处获得这些资源。对于本项目而言,建议使用 Hugging Face 提供的 `CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original` 版本作为起点[^3]。 #### 配置参数与选项 根据具体需求调整超参数设定,比如迭代次数、学习率等;还可以指定输入图片路径及输出保存位置等细节信息。这部分可以根据个人喜好灵活定制化处理方式。 #### 运行脚本执行转换任务 编写一段简单的Python代码用于加载数据集、定义网络结构、调用推理函数最终得到目标效果图。下面给出一个简化版的例子说明整个流程的大致框架: ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012) pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler).to("cuda") prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse" image = pipe(prompt).images[0] image.save("./output/astronaut_rides_horse.png") ``` 这段程序展示了如何通过给定提示词(Prompt)生成一张具有特定主题的新颖图画。当然,在实际应用当中可能还需要进一步优化和完善各个部分的功能模块以满足更复杂的应用场景下的要求。
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