纯干货篇!用Stable diffusion制作广告的保姆级教程

强大到离谱!硬核解读Stable Diffusion(完整版) 2022年可谓是,上半年有文生图大模型和,下半年有OpenAI的文本对话大模型问世,这让冷却的AI又沸腾起来了,因为AIGC能让更多的人真真切切感受到AI的力量。这篇文章将介绍比较火的文生图模型,Stable Diffusion不仅是一个完全开源的模型(代码,数据,模型全部开源),而且是它的参数量只有1B左右,大部分人可以在普通的显卡上进行推理甚至精调模型。毫不夸张的说,Stable Diffusion的出现和开源对AIGC的火热和发展是有巨大推动作用的,因为它让更多的人能快地上手AI作画。 阅读详情

前言

今天周天,大家放松完了,适当消化点干货,前段时间给大家出的变现案例挺多,最近老有同学问SD方面教程,今天就想给大家演示一般如何使用Stable diffusion为你的产品添加场景,秒变广告大片。

掌握这个技能,你可以随意将产品添加不同的场景,节约复杂的拍摄布景和拍摄成本。

话不多说,接下来是详细讲解演示流程

首先选出一张你的产品图,如果他有背景,建议通过抠图工具将产品抠出来,因为后期我们会用得到。

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本文涉及模型、插件下载请扫描免费获取哦

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接着打开Stable diffusion,需要通过文生图形式做一个真实场景,所以这里选择写实模型。

然后在正向关键词和反向关键词输入框中,填入我们想要的内容。

接着就是采样方法,这里有很多种。

在使用之前需要了解什么是采样,简而言之就是stable diffusion在生成图像之前,大模型会生成一个充满噪点的图。

然后噪声滤波器就开始工作,从图像中减去预测的噪点,不断重复,最终得到清晰的图像的过程。

整个去噪点的过程我们称之为采样,采样方法有很多种,我们需要不同风格的图片选择适合的采样方法。

对于我们真实模型适合选择适合选择DPM++,以及karras这几个采样方法进行出图,这里可以选择选择DM++2M SDE。

迭代步数这里步数越高自然越精细,但是出图的时间就会越长,并且采样器采样步数达到一定值之后,清晰度就不再会有太大变化了。

所以一般默认的二十左右就是我们常用的采样步数,迭代步数和采样方法之后,接着就需要使用Controlnet。

简单的说它的作用就是垫图,让stable diffusion按照样图的轮廓进行优化和创作,实现我们添加场景的目的,选择刚才抠好的产品图片,丢给Controlnet。

勾选启用预处理器这里也选择Cannv,模型这里也会对应的选择相应的。

Canny的作用是它可以识别图片内容为线稿,通过线稿来控制SD图片生成的内容,这样就能让我们的产出图变化不至于太大。

有了以上操作之后,你就可以出图了。

当然这个时候你的图片可能不尽如意,你可以通过Controlnet里面的控制权重。

调整产出图与原图的相似度,权重越高与原图的相似度就越高,反之相似度就越低,当然这一步我们不需要让生成图片和原图完全相似。

这里需要注意的是,产品底部和地面接触部分的完整性,以及整体画面是不是你想要的风格。至于画面其他部分的细节不用考虑,如果元素以及风格和你想要的差异太大,那就再调整关键词,反复出图,最终选择一张生成的图。

假如产品以及周围元素与我们预期的效果相差太大,这个时候需要借助PS进行修图,把刚才的产品图拿来进行替换掉。

同时你还可以在图片里的周围空间适当添加一些元素进行改造。

至于复杂的光影关系,同样可以交给Stable diffusion处理,点击图形图局部重绘,把图片扔进去。

复制刚才文生图部分的正反向关键词,涂抹掉中间的产品,目的是保护产品,不被软件重新绘制。记住涂抹的时候可以不要超出产品边缘,让产品和背景的融合度更高。

这里选择重绘非蒙版区域,目的是让SD只绘制产品以外的地方。

采样方法达然选择DPM++2S SDE,图片尺寸和之前文生图保持一致。

继续打开Controlnet把刚才图片放进来。

这次模型依然选择Canny,原理和刚才一样,避免画面结构发生太大变化,点击生成就可以出图,多刷新几次,选择一张你满意生成后的效果图即可。

还不错吧!不管是光影关系还是色调都比较统一。最后在PS软件里面调一下色,加上一些文案一张产品海报就出来了。

总结一下

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代,目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了,完全有赶超人类的架势,已经有不少工作被这类服务替代,比如制作一个 logo 图片,画一张虚拟老婆照片,画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本,就算说底端的显卡也能玩了哦!此外还带来了Mac版本,仅支持macOS 12.3或更高版本。

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2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候,往往书籍源码难以理解,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,一步步带你入坑stable diffusion,科学有趣才能更方便的学习下去。

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3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果,这时则需要通过使用大量训练数据,调整模型的超参数(如学习率、训练轮数、模型大小等),可以使得模型更好地适应数据集,并生成更加真实、准确、高质量的图像。

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4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言,整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

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5.SD从0到落地实战演练

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如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好,需要的点击下方插件,即可前往免费领取!

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深入浅出讲解Stable Diffusion原理,新手也能看明白 VAE文件在Stable Diffusion v1中使用,以改善眼睛和面部的绘画效果。它们是我们刚刚谈到的自编码器的解码器。通过进一步微调解码器,模型可以绘制更精细的细节。你可能会意识到我之前提到的一处内容并不完全正确。将图像压缩到潜在空间中确实会丢失信息,因为原始VAE无法恢复精细细节。相反,VAE解码器负责在解码的时候绘制精细的细节。如果不解释无分类器引导(Classifier-Free Guidance,CFG),这篇文章将是不完整的,这是AI艺术家每天调来调去的值。 阅读详情

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壹只小小码农
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