【stable diffusion教程】|Stable Diffusion (SD)给电商海报快速换背景实用教程,赶紧收藏

前言

在过去,当我们想要为某件产品或照片更换背景时,一个必不可少的步骤就是小心翼翼地抠出主体部分,随后借助Photoshop等图像编辑软件,巧妙地将主体与新的背景环境融合起来。然而,这个过程颇为繁琐,需要投入大量的时间和心血。尽管这种方法能够达到目的,但效率不高,对图片处理技能的要求也相当高。

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在这里插入图片描述

现在,我将为大家介绍一个既简单又高效,还非常实用的背景更换小技巧。无需具备深厚的图片处理功底,你也能在短短几分钟内轻松完成背景替换。

第一步:原来图片抠图

在进行海报更换场景时,需要先将原来的主体抠图出来,可以使用上篇文章讲述的webui-rembg插件进行抠图,这种方法如果图片的主体和背景重合干扰时,抠图出来的效果可能不好,我们这里使用豆包AI的抠图功能。

打开豆包AI,选择图像生成-AI抠图

导入需要抠图的图片,选择主体抠图

完成抠图,下载抠出来的原图

豆包AI抠图的效果

webui-rembg插件抠图的效果

这样对比,豆包AI的抠图效果比webui-rembg插件的抠图效果好

第二步:生成蒙版遮罩

1. 选择Inpaint Anything,上传刚才扣出来的主体图。

2. 点击Run Segment Anything获取色块图

3. 获取蒙版区域

4. 将蒙版区域发送到图生图。

发送到图生图后,在原图区域使用的是我们抠图,这里更换成原图

第三步:图生图-重绘蒙版功能来重绘背景图

  1. 图生图中输入正向提示词和反向提示词

正向提示词:

LH_CPV2,(cosmetics:1.2),no humans,still life,realistic,blue theme,water,gradient background,

反向提示词:no_humans,paintings,sketches,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,normal quality,((monochrome)),((grayscale)),

2. 调整参数:

蒙版模式:选择重绘非蒙版内容(默认是重绘蒙版内容,AI 只会把产品白色区域给重新绘制了)如果你没有勾选就会出现这样的图:

迭代步数使用30,让细节更丰富些,如果你的电脑显卡显存高,可以增加迭代步数。

3 调节出图尺寸和出图数量,点击调整分辨率位置的三角尺按钮会将尺寸保持与原图一致,这样生成的图不会变形,数量改为4张,重绘幅度改为0.7,根据实际的效果进行重绘幅度的调整。

第四步 选择大模型和 Lora 模型

大模型和Lora模型决定最后的出图效果,如果多次调整和修改正向提示词,始终不满意,可以尝试不同大模型和不同Lora模型,选择自己满意的效果。

  1. 点击 Stable Diffusion 模型,选择大模型,我们使用“林鹤-productsV2”。这个大模型是针对电商海报的,生成效果不错,在liblib上可以下载到。

2)点击生成后,可能需要选择多次,生成如下图片

再增加一个微缩世界的 Lora 模型,看看效果还不错

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### Stable Diffusion电商应用中的教程系列 #### 了解Stable Diffusion及其工作原理 为了理解如何将Stable Diffusion应用于电子商务领域,首先要掌握其基本概念和技术背景。作为一种基于深度学习的方法,Stable Diffusion能够生成高质量图像并实现风格迁移等功能[^1]。 #### 应用于商品图片优化 通过训练模型来增强现有产品照片的质量或是创造全新的视觉效果,可以显著提升用户体验和购买欲望。例如,在线商店可利用此技术自动生成不同季节或场合下的展示图样[^2]。 #### 实现个性化推荐系统 借助于用户浏览历史记录以及偏好设置,结合Stable Diffusion算法创造出独一无二的商品外观设计建议给顾客看;这不仅增加了互动性和趣味性同时也提高了转化率。 #### 构建虚拟试衣间功能 对于服装类目而言尤为有用——允许访客上传个人照片后即时看到穿上特定服饰的样子,从而减少退货几率并促进销售增长。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler) prompt = "a photo of an e-commerce product with high quality and detailed texture" image = pipe(prompt).images[0] # Save the generated image. image.save("ecommerce_product.png") ``` 上述代码展示了如何使用预训练好的Stable Diffusion模型根据指定提示词生成一张理想的电商平台商品宣传照。
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