使用Stable Diffusion 轻松实现模特换装

本文介绍了一位程序员如何通过SD的局部重绘功能,结合图生图技术在电商和摄像领域实现模特换装。作者详细描述了步骤,包括选择图片、涂白区域、设置参数和使用AIGC技术,强调了可能需要多次尝试和后期优化。文章还探讨了AIGC技术的前景和发展趋势。

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大家好,我是程序员晓晓

模特换装是典型的一个应用,尤其是在电商、摄像领域等的应用实践。本次我将使用SD通过局部重绘方式来尝试进行实践。将实践过程进行记录分享。和大家一起交流学习。

下面我们来详细看一下图生图实现模特换装的具体实现方式。通过图生图的局部重绘为例来进行说明。

原图片(网上随便找的一张图片):

步骤:

1.在图生图功能菜单界面,选择【局部重绘】上传一张我们要处理的模特照片

2.使用画笔,将模特的服装区域涂白(这里根据需要选择服装的涂白区域,比如涂白衣服或涂白裤子等)

3.设置相关参数:

  • 蒙版模式: 重绘蒙版内容,针对我们使用画笔涂白的地方进行重绘。

  • 蒙版区域内容处理: 原图,只针对原图片的基础上进行一个小的改动

  • 重绘区域: 整张图片

  • 采样器: DPM++2M Karras

  • 采样迭代步数: 30

  • 图片宽高: 保持和上传的图片宽高一致或者定比例的放大或者缩小。

  • 重绘强度: 建议设置在0.6-0.8之间,这个参数值并不是固定的,在实际使用过程中可以多尝试不同的重绘强度值,这里可以使用脚本插件的方式一次生成不同重绘强度值的多张图片。

4.选择大模型,设置提示词。(本次使用的是majicMIX realistic写实模型)

  • 通过局部重绘,将上衣部分进行涂抹,重新绘制新的服饰。

  • 通过局部重绘将裤子部分进行涂抹,通过提示词重新绘制新的服饰,步数大概设置在28-35左右,这个可以根据情况适当调整。

提示词:White short skirt,服装效果还可以,但手部有瑕疵,这种可以尝试多次抽卡,或者稍加后期处理。

通过结合其他服装Lora模型进行换装,将整体进行涂抹。

整体实现了换装的效果,其中会出现出图效果不特别理想的情况,这种情况需要多次抽卡或稍加后期处理,比如通过PS等工具适当优化。

好了,今天的分享就到这里了,如果这篇文章对你有帮助,请不要忘记点赞

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### Stable Diffusion 视频换衣技术实现 #### 背景介绍 Stable Diffusion 是一种基于深度学习的生成模型,能够在给定条件下生成高质量的图像。它不仅适用于静态图片处理,还逐渐扩展到动态视频场景中。对于视频换衣技术而言,其核心在于如何将静态图像中的衣物替换逻辑迁移到连续帧上,并保持一致性与连贯性。 #### 关键技术组件 1. **ControlNet 的引入** ControlNet 提供了一种机制来增强对生成过程的可控性[^1]。通过结合额外的信息(如边缘检测、语义分割等),可以在不改变原始姿态的情况下完成特定区域的修改。这使得在视频每一帧中定位并替换衣服成为可能。 2. **局部重绘方法** 使用 stable diffusion 的局部重绘功能可以针对目标对象进行精确编辑[^3]。这意味着即使是在复杂的背景环境下,也能专注于人物主体部分的操作而不会干扰其他元素。 3. **时间一致性保障** 为了确保整个视频过程中效果自然流畅,则需考虑跨多帧之间的时间维度约束条件。通常采用光流估计或者关键点追踪等方式捕捉运动轨迹,从而指导相邻两帧间的变化过渡平滑无突兀感[^4]。 4. **具体实施流程概述** - 数据预处理阶段:提取每帧画面的人物轮廓及其对应服饰特征; - 模型调用环节:利用上述提到的技术手段分别作用于各个独立片段之上; - 后期合成工序:最后把经过调整后的序列重新组合成完整的影片形式呈现出来。 以下是简化版伪代码展示这一思路: ```python import cv2 from controlnet import apply_control_net from inpaint_module import perform_inpainting def process_video(input_path, output_path): cap = cv2.VideoCapture(input_path) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') out = None while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # Apply preprocessing steps here (e.g., pose estimation, segmentation masks generation). processed_frame = preprocess(frame) # Use ControlNet to guide the SD model. guided_result = apply_control_net(processed_frame) # Perform Inpaint operation on specific regions like clothing areas. final_image = perform_inpainting(guided_result) if out is None: height, width, _ = final_image.shape out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, 20.0, (width, height)) out.write(final_image) cap.release() if out is not None: out.release() process_video('input.mp4', 'output.mp4') ``` 此脚本仅作为概念验证用途,请根据实际需求进一步优化和完善各函数定义细节。
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