Stable Diffusion LightFlow 作弊插件!一键复用工作流

本文介绍了一款名为LightFlow的插件,它支持StableDiffusion的工作流复用,能方便地保存和分享工作流数据,避免图片压缩导致的信息丢失。文章还探讨了AIGC技术的发展前景和学习资源,包括AIGC的学习路线、工具、视频教程和实战案例。

当我们看到了一张美图!!你该如何复现它呢?

冒出的第一个想法肯定是用图片信息解析功能。

但原图的分享却比较麻烦,通过微信等聊天工具分享的时候经常会被压缩,很容易导致解析图片配置信息不成功!!而且没办法直接导入 ControlNet 的配置信息。

今天分享一款插件,不仅能兼容图片信息解析的功能,还能很好的解决它的问题!

一 LightFlow

LightFlow 是 Stable Diffusion 的一个工作流复用插件。支持一键保存所有生成数据,让工作流被完整复现并进行分享。

其他人导入时可以直接复用完整的工作流。即使比较复杂的工作流也都能直接导入复用,比如艺术二维码。

二 安装

和其他插件安装方式一样,直接在 扩展中->从网址安装,输入 https://ghproxy.com/https://github.com/Tencent/LightDiffusionFlow 链接进行安装。

三 复用

导出工作流数据

如果我们想要保存某个工作流的数据,或者是想把某个工作流分享给其它人,那么我们就可以在设置好所有的参数数据后,直接导出即可。

导出成功后你可以看到一个 .flow 文件。下次想复用的时候就可以直接导入即可。或者是直接把这个文件发给别人(这样就避免了发原图中间被压缩后,对方解析不成功的问题)

导入工作流

如果我们有了各工作流,或者是从 LightFlow 官网 https://www.lightflow.ai 中下载到 .flow 文件,直接把文件上传。SD 就会直接解析并设置相应的参数。接着我们就可以直接抄作业咯。甚至插件的配置也能帮我们直接设置好了!

有几个点需要注意

  • 在导入 flow 文件时,如果原工作流中的配置数据(比如模型)自己没有。那么 LightFlow 会自动从 Civitai 上搜索下载(需要科学上网)。对于网络不好的小伙伴,建议先自己下载好相应的数据

  • LightFlow 也有类似 PNG Info 的作用。将一张图像拖入到 LightFlow 界面的上传文件区域,它会读取图片内置的生成信息,并自动还原到 WebUI 界面上,还支持解析和还原 ControlNet 设置,非常方便

写在最后

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AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

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一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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若有侵权,请联系删除
<think>嗯,用户想了解如何利用Stable Diffusion进行产品照片的一键修图,特别是使用工作流来自动修复和增强图片。我需要先理清楚Stable Diffusion的基本功能和相关工具。根据引用[2],Stable Diffusion WebUI是一个可视化界面,集成了很多扩展脚本,这可能包括修复图片的插件。用户提到的LightFlow插件在引用[4]中提到,可以保存工作流,减少重复工作,这可能对一键修图很有帮助。 首先,应该介绍准备工作,比如安装WebUI和必要的插件。然后,可能需要分步骤讲解如何设置工作流,包括选择模型、输入提示词、调整参数等。引用[3]提到提示词的使用规则,这部分需要强调提示词的重要性,比如正面和负面提示词来指导模型修复图片。同时,引用[1]提到Stable Diffusion在医疗影像和艺术创作中的应用,但这里需要转换到产品修图,可能需要调整参数比如去噪强度、分辨率等。 接下来,可能需要具体步骤,比如上传图片,使用inpaint功能修复瑕疵,然后使用高清修复提升清晰度。LightFlow插件可以保存这些步骤作为工作流,方便以后一键处理。还要注意可能的问题,比如多次修复导致失真,需要调整参数平衡效果和真实性。 最后,生成相关问题,可能涉及优化方法、参数调整、与GAN的对比,以及商业应用场景。需要确保问题覆盖用户可能感兴趣的扩展领域。</think>### 使用Stable Diffusion进行产品照片一键修图的实现方法 #### 一、准备工作 1. 安装Stable Diffusion WebUI(引用[2]) - 下载官方代码仓库并配置Python环境 - 安装基础模型如`sd-v1-5-inpainting.ckpt`,适用于图像修复任务 - 添加LightFlow插件(引用[4]),用于工作流保存与调用 2. 硬件要求: $$ VRAM \geq 8GB,\quad GPU \geq GTX 1060 $$ #### 二、自动化修图工作流搭建 ```python # LightFlow工作流示例(包含核心参数) { "preprocess": { "resize": 1024, "denoise": 0.3 }, "inpaint": { "prompt": "product photo, clean background, professional lighting, sharp details", "negative_prompt": "blurry, dust, scratch, low quality", "steps": 30 }, "postprocess": { "upscale": 2, "color_correction": true } } ``` #### 三、操作步骤详解 1. **图像预处理** - 使用`Extensions > LightFlow`加载预设模板(引用[4]) - 设置输入分辨率:建议$1024\times1024$以上 - 调整去噪系数:$\sigma \in [0.2,0.5]$(根据原始图片质量决定) 2. **核心修复阶段** - 选择inpainting专用模型 - 提示词结构示例: ``` [产品类型] with [材质特性], studio lighting, ultra-detailed texture, commercial photography ``` - 使用ControlNet的canny边缘检测模块保持产品形状 3. **后处理增强** - 应用ESRGAN超分辨率算法: $$ I_{output} = \mathcal{F}(I_{input};\theta_{ESRGAN}) $$ - 色域修正公式: $$ C_{new} = \alpha C_{original} + (1-\alpha)C_{target} \quad (\alpha=0.7) $$ #### 四、典型应用场景(引用[1]) 1. 电商产品图瑕疵修复 2. 工业样品拍摄背景统一 3. 珠宝首饰细节增强 4. 包装设计稿快速渲染
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