风格规范文档

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【免费下载链接】Comic-Diffusion 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/ogkalu/Comic-Diffusion

基础风格组合

• 主风格：pepelarraz artstyle(1.0) - 科技感精密线条
• 辅助风格：charliebo artstyle(0.4) - 强化轮廓
• 点缀风格：andreasrocha artstyle(0.2) - 扁平化背景

色彩规范

• 主色调：#1a2b3c(深蓝灰)、#e63946(科技红)
• 辅助色：#457b9d(浅蓝)、#f1faee(米白)
• 禁止色：纯黑(#000000)、高饱和黄(#ffd700)

角色设计规范

• 面部比例：3头身Q版比例
• 服饰风格：未来科技感制服，带发光元素
• 表情特征：锐利眼神，简约表情线条

#### 2. 分镜脚本与提示词

**第1页第3格分镜**：

medium shot, detective in futuristic coat standing on rooftop, cityscape at night with neon lights, pepelarraz artstyle(1.0), charliebo artstyle(0.4), andreasrocha artstyle(0.2), cinematic lighting, volumetric fog, #1a2b3c color scheme, cyberpunk aesthetic, 8k resolution

#### 3. 批量渲染自动化脚本

```python
import json
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

# 加载分镜脚本
with open("storyboard.json", "r") as f:
    storyboard = json.load(f)

# 初始化管道
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "./",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

# 批量渲染
for page in storyboard["pages"]:
    for panel in page["panels"]:
        prompt = f"{panel['description']}, {panel['style']}"
        image = pipe(
            prompt,
            num_inference_steps=50,
            guidance_scale=8.0,
            width=1024,
            height=768
        ).images[0]
        image.save(f"output/page{page['number']}_panel{panel['number']}.png")

常见问题解决方案

问题类型	表现特征	解决方案	成功率
风格混杂	多种风格特征随机出现	1. 降低总权重至3.0以下 2. 明确主风格权重>1.0 3. 增加风格描述词	85%
面部崩坏	五官扭曲或错位	1. 添加"detailed face"关键词 2. 提高采样步数至50+ 3. 使用面部修复模型	92%
背景单调	场景元素重复或缺失	1. 增加场景描述细节 2. 添加环境关键词(如"detailed background") 3. 降低主体权重	78%
色彩偏差	与预期色调不符	1. 直接指定色值#xxxxxx 2. 添加色彩修饰词(如"vibrant red") 3. 调整VAE解码参数	83%

高级应用与扩展开发

模型微调与个性化训练

对于专业创作者，可基于V2模型继续微调训练个人风格：

# 安装训练依赖
pip install accelerate==0.21.0 bitsandbytes==0.40.2

# 启动DreamBooth训练
accelerate launch train_dreambooth.py \
  --pretrained_model_name_or_path=./ \
  --instance_data_dir=./my_style_images \
  --output_dir=./my-comic-diffusion \
  --instance_prompt="mycustomstyle artstyle" \
  --resolution=512 \
  --train_batch_size=1 \
  --gradient_accumulation_steps=4 \
  --learning_rate=2e-6 \
  --max_train_steps=800

风格迁移API服务化

使用FastAPI构建风格迁移API服务：

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
from PIL import Image
import io

app = FastAPI()
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "./",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

@app.post("/generate-comic")
async def generate_comic(
    prompt: str,
    style_weights: str = "pepelarraz:1.0,charliebo:0.4",
    steps: int = 30,
    guidance: float = 7.5
):
    # 解析风格权重
    style_prompt = ", ".join([f"{s.split(':')[0]} artstyle:{s.split(':')[1]}" 
                             for s in style_weights.split(',')])
    full_prompt = f"{prompt}, {style_prompt}"
    
    # 生成图像
    image = pipe(
        full_prompt,
        num_inference_steps=steps,
        guidance_scale=guidance
    ).images[0]
    
    # 转换为字节流
    img_byte_arr = io.BytesIO()
    image.save(img_byte_arr, format='PNG')
    return {"image_data": img_byte_arr.getvalue()}

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