【限时优惠】项目实战：用bad-artist构建一个“艺术风格转换器”，只需100行代码！-优快云博客

【限时优惠】项目实战：用bad-artist构建一个“艺术风格转换器”，只需100行代码！

【免费下载链接】bad-artist 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/nick-x-hacker/bad-artist

你是否曾经历过这样的AI绘画困境？精心编写的提示词却生成出线条混乱、比例失调的“抽象作品”？作为Stable Diffusion用户的共同痛点——难以控制的图像质量，将通过本文彻底解决。只需100行代码，你就能构建一个集成bad-artist负嵌入技术的艺术风格转换器，让AI绘画从“随机生成”变为“质量可控”的创作工具。

读完本文你将获得：

掌握Stable Diffusion负嵌入（Negative Embedding）核心原理
学会使用bad-artist实现专业级图像质量控制
构建一个支持多种艺术风格的转换器应用
获得5个生产级提示词模板和优化技巧

技术原理：2个标记实现的质量革命

什么是负嵌入技术？

bad-artist本质是一种文本反转（Textual-inversion）嵌入技术，通过在负面提示词（Negative Prompt）中使用特定标记，引导AI规避低质量图像特征。传统质量控制需要冗长的负面提示词列表（如“lowres, bad anatomy, error, fewer digits”），而bad-artist仅用2个标记就实现了模型级别的质量约束。

mermaid

革命性优势对比

控制方式	标记数量	效果稳定性	学习成本	质量控制精度
传统负面提示词	10+	低（依赖经验）	高	粗糙（基于文本描述）
bad-artist嵌入	2	高（模型级控制）	低	精细（基于训练数据）

项目准备：环境搭建与资源获取

开发环境配置

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

# 安装核心依赖
pip install diffusers==0.24.0 transformers==4.30.2 torch==2.0.1 accelerate==0.21.0 gradio==3.40.1

项目结构设计

art-style-converter/
├── models/                 # 模型存储目录
│   ├── bad-artist.pt       # 标准版负嵌入模型
│   └── bad-artist-anime.pt # 动漫专项版模型
├── app.py                  # 主应用程序
├── prompt_templates.py     # 提示词模板库
└── requirements.txt        # 项目依赖文件

获取bad-artist模型

# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/mirrors/nick-x-hacker/bad-artist

# 复制模型文件到项目目录
mkdir -p models
cp bad-artist/bad-artist.pt models/
cp bad-artist/bad-artist-anime.pt models/

核心实现：100行代码构建风格转换器

第一步：加载模型与配置

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from gradio import Blocks, inputs, outputs, Button, Dropdown, Slider

# 加载Stable Diffusion基础模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载bad-artist负嵌入
pipe.load_textual_inversion("./models/bad-artist.pt", token="bad-artist")
pipe.load_textual_inversion("./models/bad-artist-anime.pt", token="bad-artist-anime")

第二步：实现风格转换核心函数

def convert_style(prompt, style_type, quality_level, num_inference_steps=20):
    """
    艺术风格转换核心函数
    
    参数:
        prompt: 正向提示词
        style_type: 艺术风格类型
        quality_level: 质量控制级别(1-5)
        num_inference_steps: 推理步数
    """
    # 根据风格类型选择bad-artist版本
    if style_type in ["anime", "manga", "cartoon"]:
        embedding = "bad-artist-anime"
    else:
        embedding = "bad-artist"
    
    # 根据质量级别调整负面提示词强度
    negative_prompt = f"{style_type} by {embedding}"
    if quality_level > 3:
        negative_prompt += f", {style_type} by {embedding}"  # 重复增强效果
    
    # 生成图像
    result = pipe(
        prompt=prompt,
        negative_prompt=negative_prompt,
        num_inference_steps=num_inference_steps,
        guidance_scale=7.5,
        width=512,
        height=512
    )
    
    return result.images[0]

第三步：构建交互式界面

def create_interface():
    with Blocks(title="艺术风格转换器") as app:
        inputs.Textbox(label="创作提示词", placeholder="输入你想要生成的内容描述", value="a beautiful landscape with mountains and river"),
        inputs.Dropdown(
            label="艺术风格", 
            choices=["photograph", "painting", "sketch", "anime", "manga", "digital art"],
            value="photograph"
        ),
        inputs.Slider(label="质量控制级别", minimum=1, maximum=5, value=3, step=1),
        inputs.Slider(label="推理步数", minimum=10, maximum=50, value=20, step=5),
        Button("生成图像"),
        outputs.Image(label="生成结果")
        
        # 设置按钮点击事件
        app.load(lambda: None, None, app)
        
    return app

# 启动应用
if __name__ == "__main__":
    interface = create_interface()
    interface.launch(share=True)

高级应用：风格定制与参数优化

五大艺术风格提示词模板

1. 摄影风格

professional {subject}, 8k, ultra detailed, realistic, sharp focus, cinematic lighting, HDR, by National Geographic photographer
Negative prompt: photograph by bad-artist

2. 油画风格

{subject}, oil painting, impressionist style, brush strokes, vibrant colors, by Claude Monet, museum quality
Negative prompt: painting by bad-artist

3. 素描风格

{subject}, pencil sketch, high contrast, detailed shading, by professional artist, on paper texture
Negative prompt: sketch by bad-artist

4. 动漫风格

{subject}, anime style, detailed eyes, colorful hair, 2D, manga, by Studio Ghibli
Negative prompt: anime by bad-artist-anime

5. 数字艺术风格

{subject}, digital art, concept art, neon colors, futuristic, highly detailed, trending on ArtStation
Negative prompt: digital art by bad-artist

参数调优矩阵

场景	推理步数	CFG Scale	bad-artist版本	负面提示词格式
快速预览	15-20	5-7	标准版	{style} by bad-artist
高质量输出	30-50	7-9	对应风格版	{style} by bad-artist, {style} by bad-artist
艺术创作	20-30	6-8	标准版	混合使用多个风格词
动漫角色	25-40	8-10	动漫版	anime by bad-artist-anime

完整代码实现

app.py 完整代码

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import gradio as gr
from typing import List, Dict

# 确保中文正常显示
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Heiti TC"]

class StyleConverter:
    def __init__(self):
        """初始化风格转换器"""
        self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
        self.pipe = None
        self.style_templates = self._load_style_templates()
        
    def _load_style_templates(self) -> Dict[str, str]:
        """加载风格提示词模板"""
        return {
            "photograph": "professional {subject}, 8k, ultra detailed, realistic, sharp focus, cinematic lighting, HDR, by National Geographic photographer",
            "painting": "{subject}, oil painting, impressionist style, brush strokes, vibrant colors, by Claude Monet, museum quality",
            "sketch": "{subject}, pencil sketch, high contrast, detailed shading, by professional artist, on paper texture",
            "anime": "{subject}, anime style, detailed eyes, colorful hair, 2D, manga, by Studio Ghibli",
            "digital art": "{subject}, digital art, concept art, neon colors, futuristic, highly detailed, trending on ArtStation"
        }
    
    def load_models(self):
        """加载Stable Diffusion和bad-artist模型"""
        # 加载基础模型
        self.pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
            "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
            torch_dtype=torch.float16 if self.device == "cuda" else torch.float32
        ).to(self.device)
        
        # 加载bad-artist负嵌入
        self.pipe.load_textual_inversion("./models/bad-artist.pt", token="bad-artist")
        self.pipe.load_textual_inversion("./models/bad-artist-anime.pt", token="bad-artist-anime")
        
        return "模型加载成功！"
    
    def generate_image(self, subject: str, style_type: str, quality_level: int, steps: int):
        """生成风格转换后的图像"""
        if not self.pipe:
            raise Exception("模型尚未加载，请先点击'加载模型'按钮")
        
        # 获取风格模板并填充主题
        prompt = self.style_templates[style_type].format(subject=subject)
        
        # 选择合适的bad-artist版本
        if style_type in ["anime", "manga"]:
            embedding = "bad-artist-anime"
        else:
            embedding = "bad-artist"
        
        # 根据质量级别构建负面提示词
        negative_prompt = f"{style_type} by {embedding}"
        if quality_level > 3:
            negative_prompt += f", {style_type} by {embedding}"  # 增强效果
        
        # 生成图像
        result = self.pipe(
            prompt=prompt,
            negative_prompt=negative_prompt,
            num_inference_steps=steps,
            guidance_scale=7.5 if quality_level < 4 else 9.0,
            width=512,
            height=512
        )
        
        return result.images[0], prompt, negative_prompt

# 创建转换器实例
converter = StyleConverter()

# 创建Gradio界面
with gr.Blocks(title="艺术风格转换器") as app:
    gr.Markdown("# 🎨 艺术风格转换器 (基于bad-artist负嵌入技术)")
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            load_btn = gr.Button("加载模型", variant="primary")
            status_text = gr.Textbox(label="状态", value="等待加载模型...", interactive=False)
            
            subject_input = gr.Textbox(
                label="创作主题", 
                placeholder="输入你想要生成的内容描述", 
                value="a beautiful landscape with mountains and river"
            )
            
            style_dropdown = gr.Dropdown(
                label="艺术风格",
                choices=["photograph", "painting", "sketch", "anime", "digital art"],
                value="photograph"
            )
            
            quality_slider = gr.Slider(
                label="质量控制级别",
                minimum=1, maximum=5, value=3, step=1
            )
            
            steps_slider = gr.Slider(
                label="推理步数",
                minimum=10, maximum=50, value=20, step=5
            )
            
            generate_btn = gr.Button("生成图像", variant="secondary")
        
        with gr.Column(scale=2):
            result_image = gr.Image(label="生成结果")
            prompt_text = gr.Textbox(label="使用的正向提示词", interactive=False)
            negative_text = gr.Textbox(label="使用的负面提示词", interactive=False)
    
    # 设置事件处理
    load_btn.click(
        fn=converter.load_models,
        outputs=status_text
    )
    
    generate_btn.click(
        fn=converter.generate_image,
        inputs=[subject_input, style_dropdown, quality_slider, steps_slider],
        outputs=[result_image, prompt_text, negative_text]
    )

# 启动应用
if __name__ == "__main__":
    app.launch()

requirements.txt

diffusers==0.24.0
transformers==4.30.2
torch==2.0.1
accelerate==0.21.0
gradio==3.40.1
matplotlib==3.7.1
numpy==1.24.3

部署与扩展：从原型到产品

本地部署步骤

mkdir art-style-converter && cd art-style-converter
# 创建并激活虚拟环境（见前文）
pip install -r requirements.txt

创建模型目录并复制bad-artist文件

mkdir models
# 将下载的bad-artist.pt和bad-artist-anime.pt复制到models目录

创建并运行应用

# 创建app.py并复制完整代码
python app.py

性能优化技巧

使用fp16精度：在支持CUDA的设备上使用torch.float16可减少显存占用50%
启用模型分片：对于显存不足的情况，添加device_map="auto"参数
使用xFormers加速：安装xFormers库并添加pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
批量处理：修改代码支持批量生成多个风格的对比图

常见问题解决方案

问题	解决方案
模型加载缓慢	使用`--lowvram`参数或启用模型分片
生成图像质量不佳	提高质量控制级别或增加推理步数
风格效果不明显	检查提示词格式，确保使用"by bad-artist"结构
出现CUDA内存错误	降低图像分辨率或启用fp16精度
中文乱码	确保matplotlib已配置中文字体

总结与进阶

通过本文介绍的方法，你已经掌握了使用bad-artist负嵌入技术构建艺术风格转换器的核心技能。这个仅用100行核心代码实现的应用，展示了如何将Stable Diffusion从简单的生成工具转变为可控的创作平台。

进阶学习路径

提示词工程：学习如何编写更精准的提示词来引导AI创作
模型微调：尝试基于特定艺术风格微调Stable Diffusion模型
多嵌入组合：探索结合多个负嵌入技术（如bad-artist + easynegative）
ControlNet集成：添加ControlNet实现更精确的构图和姿态控制

现在就启动你的艺术风格转换器，体验从“随机生成”到“质量可控”的AI绘画革命。记住，真正的创作不仅需要强大的工具，更需要你的创意指导——AI是画笔，而你才是艺术家。

行动指南：今天就尝试使用"digital art by bad-artist"负提示词，结合你最常用的提示词进行对比测试，你会惊讶于这2个简单标记带来的质量飞跃！

【免费下载链接】bad-artist 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/nick-x-hacker/bad-artist

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考