Stable diffusion实战教程：实现黏土滤镜

大家好，前面我已经陆续介绍了关于Stable
diffusion的几篇文章，包括它的安装、文生图介绍，以及模型梳理。今天给大家带来的是Stable
diffusion的实战，也是目前比较火的黏土滤镜（特效）。

1、大模型选择

前面在模型梳理的那篇文章中提到过，SD的大模型（底模）是非常重要的，决定了出图的风格。

而一般我们用于生成黏土滤镜的图片都属于真实人物，所以这里我们采用的是真实系模型：LEOSAM’s HelloWorld XL

2、Lora模型选择

选完了大模型之后，其实还要再选择Lora模型，因为像上面的大模型，它的作用只是尽可能画真实系的人物，但是你要让他画真实系+黏土风格的人物，它其实就很难做到。

没使用Lora的情况下，提示词为：

生成的图片

不过有时候在没Lora的情况下也能“抽到”稍微好一点的，比如这个

注：这张也是图生图生成的

Lora模型可以在C站上面进行查找，输入**clay关键词[1]**即可

我这里选用的是 CLAYMATE - Claymation
Style for
SDXL 这个Lora模型。

3、选择图生图

由于我们这次是要给图片加上黏土滤镜风格，所以选用的是图生图，SD需要有一张图片作为参照物。尽管我们前面并没有讲到图生图，但是和文生图总体差异不大。

4、提示词书写

本次我的参考图总体比较简单，就是OpenAI的Sam
Altman的图片，所以我的正向提示词其实比较简单：

clay就是黏土的意思，lora:CLAYMATE\V2.03\:1
这个就是触发Lora的提示词，这个怎么来的呢？其实也很简单，点击对应的Lora模型即可（提示词区域会自动显示）。

反向提示词（这个看情况调整）:

5、采样方法

如果你也是跟我一样选择 LEOSAM’s HelloWorld XL 大模型，比较建议的采样方法是 Eluer a，因为这个模型是专门适用于Eluer
a，在模型的页面说明有提到，不过你也可以试试 DPM++ 2M Karras，这个我试了也还OK

6、迭代步数

这个我试了之后，一般是25-30步比较合适

7、重绘尺寸

由于参考的图片尺寸不一，使用固定尺寸的话容易和原图风格不搭，所以一般建议使用和原图相同的尺寸（或者相同比例），这里有个小技巧，点这里就能把宽高与参考图保存一致。

8、提示词系数

这个前面讲过，决定了提示词对作图的影响（比重），这个我选择的是7

9、重绘幅度

这个参数比较重要，也是文生图里面没有的，代表的是生成的图片与参考图的相似程度，范围是0-1，越小表示与原图越接近，越大表示与原图不接近，一般选择0.5-0.7

以上就是生成黏土滤镜所需要的模型以及关键参数了，下面是我生成的一些效果图：

如有侵权，请联系删除。

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。

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。

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。

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。

5.SD从0到落地实战演练

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。

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