AI绘画Stable Diffusion 也可以轻松生成360全景照片了！

最新推荐文章于 2025-04-30 13:50:40 发布
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文章标签： AI作画 stable diffusion 人工智能 AI绘画 AIGC
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大家好，我是程序员晓晓

我此前分享过如何通过Midjourney提示语快速简单的生成360全景照片，在配合生成全景图效果网站，就可以来看到最终的全景效果了。

图片生成全景效果网站：

https://renderstuff.com/tools/360-panorama-web-viewer/

今天晓晓推荐一款360全景Lora模型360Redmond - A 360 View Panorama Lora for SD XL 1.0，这款模型是在SD XL 1.0上进行微调的360 VIEW/PANORAMA LORA。根据作者所诉，LORA并不算完美，有时需要多次抽卡才能创造出好的图片。推荐简单的提示，而不是那么复杂的场景。LORA 最终会在非常复杂的场景中出错（例如办公室内部或非常茂密的森林）。但是晓晓测试起来感觉效果还是不错的。

C站地址：

https://civitai.com/models/118025/360redmond-a-360-view-panorama-lora-for-sd-xl-10
如无法下载，请看文末扫描获取文件

咱们还是闲话少叙，直接上干货，效果展示如下：

大模型： sdXL_v10VAEFix

Lora： 360RedmondResized

触发词：360 VIEW、360

采用方法： DPM++ 2M SDE Karras

步数： 50

推荐图片尺寸： 1600*800 可配合后期高清放大

1.室内客厅

提示词：

Cyberpunk style,Masterpiece,flawless,high quality,8K.,360 View,360,game environment,interior,futuristic living room,lora:360RedmondResized:1,``赛博朋克风格，杰作，完美无瑕，高品质，8K。，360视图，360，游戏环境，内部，未来客厅

2.奇幻森林

提示词：

Cyberpunk style,Masterpiece,flawless,high quality,8K.,360 View,360,game environment,Fantasy Forest,lora:360RedmondResized:1,``赛博朋克风格，杰作，完美无瑕，高品质，8K。，360视图，360，游戏环境，梦幻森林，lora:360RedmondResized:1，

3.科幻外太空

提示词：

Cyberpunk style,Masterpiece,flawless,high quality,8K.,360 View,360,game environment,outer space,spacecraft,science fiction,lora:360RedmondResized:1,``赛博朋克风格，杰作，完美无瑕，高品质，8K。，360视图，360，游戏环境，外太空，航天器，科幻小说，lora:360RedmondResized:1，

4.奇幻海底

提示词：

Cyberpunk style,Masterpiece,flawless,high quality,8K.,360 View,360,game environment,Fantastic Underwater World,lora:360RedmondResized:1,``赛博朋克风格，杰作，完美无瑕，高品质，8K。，360视图，360，游戏环境，神奇海底世界，lora:360RedmondResized:1，

5.夜晚海滩

提示词：

Masterpiece,flawless,high quality,8K.,360 View,360,game environment,The beach at night,lora:360RedmondResized:1,``杰作，完美无瑕，高品质，8K。，360视图，360，游戏环境，夜晚的海滩，lora:360RedmondResized:1，

好了今天的分享就到这里了，感兴趣的快去试试吧

写在最后

感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。

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。
 
在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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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！
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述
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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。

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

若有侵权，请联系删除
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说到全景图，相信关注高粱ai短视频公众号的粉丝都应该知道，因为在前面的文章当中，曾经分享过一个做全景图影像的网站，效果确实还不错的。首先，高粱seo先利用文案工具生成一篇文案，然后通过百度翻译工具生成英文之后，复制到ai网站的输入框，然后等待几秒之后就生成一张全景图了，操作是非常简单的。上面视频当中，虽然看起来感觉有点模糊，但是ai网站上是非常清晰的，可能是由于高粱seo录像并且放到剪映里面配背景音乐，输出之后像素有点变了的原因导致。园林风景秀丽，山水环绕，建筑精致，布局巧妙。
在扣子工作流帮我设计一款小说漫画推文批量生成器，里面包含绘画，对话，仿写，续写，视频合成，文本生成，图像生成，角色一致性，反推，分镜，场景，景别，批量生产等功能，然后教我一步一步搭建，毕竟我是小白
03-17
<think>好的，用户想要在扣子工作流里设计一个小说漫画推文批量生成器，包含绘画、对话、仿写、续写、视频合成、文本生成、图像生成、角色一致性、反推、分镜、场景、景别、批量生产等功能，并且需要一步一步指导，因为用户是小白。首先，我需要明确扣子工作流是什么，可能是一个类似Zapier或者IFTTT的自动化工具，或者是一个专门的工作流设计平台？假设扣子工作流支持集成多种AI工具和API，比如文本生成、图像生成、视频合成等。用户作为小白，可能需要详细的步骤，从注册账号到每个模块的设置，再到测试和优化。 接下来，我需要分解用户的需求，每个功能模块需要对应的工具或API。例如，文本生成可能需要用到GPT-4，图像生成用Stable Diffusion或MidJourney，视频合成用FFmpeg或Adobe的API，角色一致性可能需要训练一个LoRA模型或者使用面部一致性技术。分镜和场景可能需要结合文本分析和图像生成，反推可能是指从图片生成文本描述，即逆向工程。批量生产则需要自动化流程，可能涉及脚本编写或工作流的循环设置。 然后，用户可能没有技术背景，所以步骤要尽量简单，避免代码过多，或者提供可复制的模板。比如在扣子工作流中，如何连接不同的节点，设置触发条件，传递参数等。可能需要解释每个节点的作用，如何获取API密钥，如何处理数据流转，确保角色一致性时的模型调用方式，分镜如何分解文本成场景和景别，反推使用什么工具，比如CLIP或者BLIP模型。 另外，用户可能需要考虑成本问题，免费和付费API的选择，以及处理可能出现的错误，比如API调用失败、图像生成不符合预期时的调试方法。还有，如何测试每个环节，确保整个流程顺畅，从文本生成到图像，再到视频合成，中间的数据格式是否兼容，比如图片尺寸、视频编码等。 最后，是否需要提供示例工作流，比如在扣子中先设置触发条件，如上传小说文本，然后分解章节，生成分镜，每个分镜生成对应的对话、场景描述，调用图像生成API，确保角色一致，然后合成视频，最后批量处理所有章节。可能需要分步骤详细说明，每个步骤的配置界面，参数设置，以及注意事项，比如API速率限制，错误处理，存储结果等。</think>我将以模块化方式为您拆解搭建步骤，以下是详细搭建指南： 一、基础架构搭建（共5步） $$流程图$$ 用户输入 → 文本处理中心 → 视觉生成中心 → 后期合成中心 → 批量输出 二、核心模块配置（需准备API密钥） 1. 文本处理中心 - 工具配置：ChatGPT-4 + NovelAI - 关键参数： $batch\_size=50$（每次处理50段文本） $temperature=0.7$（创意度设置） - 工作流： $$仿写模块 = 原文分析 \rightarrow 风格迁移 \rightarrow 质量校验$$ $$续写模块 = 剧情预测模型 + 情感曲线生成器$$ 2. 视觉生成中心 - 工具配置：Stable Diffusion XL + ControlNet - 角色一致性方案： ```python # 角色特征锁定代码 character_embedding = create_embedding(参考图) each_generation( prompt += character_embedding ) ``` 3. 视频合成引擎 - 推荐工具：FFmpeg + After Effects脚本 - 分镜参数示例： $$镜头时长公式：t = \frac{文字字数}{3} + 2s$$ $$景别切换规则：每200字更换1次全景/中景$$ 三、小白实操步骤（以生成10章漫画为例） 1. 注册并登录扣子平台 2. 创建工作流画布： - 拖放「文本输入」组件 - 连接「预处理」过滤器（设置章节分割规则） 3. 配置AI绘画组件： - 接入Stable Diffusion API - 上传角色设定图生成特征码 4. 设置批量参数： ```json { "batch_mode": true, "concurrent_limit": 3, "失败重试次数": 2 } ``` 5. 测试单个流程后启用自动化 四、常见问题解决方案 1. 角色脸崩问题： - 启用「超分辨率修复」组件 - 添加负面提示词： $negative\_prompt += "畸形手指, 不对称面部"$ 2. 剧情连贯性保障： $$记忆强化公式：M_t = 0.8M_{t-1} + 0.2C_t$$ （其中M为记忆权重，C为当前上下文） 五、进阶技巧 1. 反推引擎配置： ```python # 图片反推提示词 from clip_interrogator import Interrogator ci = Interrogator() print(ci.interrogate(image)) ``` 2. 成本控制方案： $$预算算法：\frac{总章节数 \times (0.2文本 + 0.5图像)}{并发系数}$$ 建议先从单章节测试开始，逐步增加批量规模。关键点在于： 1. 角色特征码的准确生成 2. 工作流异常监控设置 3. 输出格式统一化处理 需要特别注意API的调用频次限制，建议初始阶段设置： $$间隔时间 \geq \frac{60}{API每分钟调用上限} \times 1.2$$
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