29 webUI基础应用案例-山水藏字方法解析

Stable-Diffusion-3.5

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图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

     大家可以在各类网站上看到很多精美的山水藏字图片,这些图片都可以通过SD进行制作。山水藏字的实现方法有多种,但无论使用哪种方法,底层逻辑都是通过约束controlnet控制住字体的轮廓,再结合大模型+提示词+lora+其它controlnet进行美化。

    下面就几个不同操作方式的案例进行说明。

1 提示词+lora+controlnet

(1)使用PS或其它图像工具按照目标尺寸制作一张底图,注意构图:提前确定文字/图标在底图中的占比与位置,字体尽量宽厚,不要过小或过大。

案例:

(2)选择大模型(推荐普适性较强的二次元大模型),VAE选自动

(3)提示词填写+lora

正向提示词:Chinese landscape painting,Big rivers,High mountains,cloud,Temple,Wooden boat,Knight-errant world,minimalism,Extreme detail,Unparalleled details,Best quality,

<lora:20240325-1711349044120:0.8>,scenery,

(为增强出图效果,正向提示词中可以添加1个或多个加强风格的lora,案例使用的lora是“国风云雾山水”)

反向提示词:BadDream,FastNegativeV2,

(4)参数设置

采样器:DPM++2M Karras

出图尺寸:此处不用填写,通过controlnet同步尺寸。

迭代步数:一般20-30即可

高分辨率修复:抽卡阶段可以暂不勾选,待挑选到心仪图像后再固定种子,勾选高分辨率修复进行图片放大。

(5)设置controlnet

本案例controlnet控制类型选择使用线稿对图像轮廓进行约束。

注意点“同步尺寸”,将目标图像此处设置为参考图像相同。

(6)出图效果

(7)高清放大

抽卡后选取目标图像,固定种子数,勾选高清分辨率修复,放大算法选择: 放大倍数根据需求及电脑显卡情况设置,重绘幅度设置为0.2等较小值。

2 提示词+约束类controlnet+参照图+图像风格转换类controlnet

(1)使用PS或其它图像工具按照目标尺寸制作一张底图,为增加立体感,可提前将底图处理成立体效果。注意构图,提前确定文字/图标在底图中的占比与位置,字体尽量宽厚,不要过小或过大。

(2)选择大模型(推荐普适性较强的二次元大模型),VAE可以选自动。

(3)提示词填写

正向提示词:Chinese landscape painting,Big rivers,High mountains,cloud,Temple,Wooden boat,Knight-errant world,minimalism,Extreme detail,Unparalleled details,Best quality,

反向提示词:BadDream,FastNegativeV2,

(4)参数设置

采样器:DPM++2M Karras

出图尺寸:通过controlnet同步尺寸。

迭代步数:一般20-30即可

高分辨率修复:抽卡阶段可以暂不勾选,待挑选到心仪图像后再固定种子,勾选高分辨率修复进行图片放大。

(5)设置第一个controlnet

controlnet0中,上传底图,控制类型选择“深度”对图像轮廓进行约束。

注意点“同步尺寸”,将目标图像此处设置为参考图像相同。

(6)设置第二个controlnet

controlnet1中,上传参考图(选择与目标图像色彩风格一致的图片),控制类型选择“Shuffle随机”

(8)出图效果

(9)第二个controlnet除了可采用shuffle随机洗牌以外,我们尝试更换为ip-adapter 看下效果如何:

3 总结

    藏字藏图的基本原理相同,都是使用约束类controlnet来实现。controlnet的选择及参数设置均无固定模式,大家可以尝试使用其它约束类controlnet对图像轮廓进行控制,使用IP-Adapter等其它风格类controlnet引导图像风格生成。

    lora的选择、数量以及权重分配可以根绝生成效果进行多次尝试,使用lora可以有效提升画面质感;

    在抽卡未获取效果较好的图像前,无需勾选高清分辨率放大,会拖慢抽卡的过程,不便于提示词和参数的调整,待有目标图像后固定种子数重新生成及放大即可。图像的放大算法有多种,具体对比在后续文章中有专门篇章进行讲解。

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