AI绘画 | 如何利用SD垫图实现照片风格转换

今天给大家分享，利用Stable Diffusion（以下简称SD）的垫图功能，实现真人照片风格转换。

虽然SD用起来没有midjourney体验好，但是软件免费，而且可控性好，因此就选它了。

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工具准备

准备好SD webui工具，contronet版本要在V1.140以上，也可以直接升级到最新版本V1.440。

contronet等插件升级，依次点击SDwebui界面上的扩展，已安装，检查更新，出现升级检查进度条，然后勾选最新版本，如下图。

我们利用contronet控制类型IP-Adapter来垫图，提前下载对应模型，放入stable-diffusion-webui\models\ControlNet目录。

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案例讲解

2.1 书写提示词，描述你想要的内容

模型这里选择的是大模型xxmix9realistic_v40，没有使用lora模型，

在文生图界面，第一个输入框，输入以下正向提示词，也就是你想要的内容描述：

masterpiece,best quality,hyper quality,8k,insane details,intricate details,hyperdetailed,high detail,ultra detailed,

大师级，最好画质，高品质，8K，疯狂的细节，复杂的细节，超详细的，高细节，超细节

Realistic, RAW photo, dslr, soft lighting, film grain,Fuji film XT3, Screen Space Refraction, high detailed skin, natural skin texture,cartoon,

真实感，RAW照片，dslr，柔和照明，胶片颗粒，富士胶片XT3，屏幕空间折射，高细节皮肤，自然皮肤纹理，卡通，

eye facing lens，鱼眼镜头

1 girl,solo,Grape Purple long curly hair,light proof,gentle smile,silver gray background,

1个女孩，独自，葡萄紫长卷发，耐光，温柔的微笑，银灰色背景，

第二个输入框，输入以下负向提示词，也就是你不想在AI生成图片中看到的内容，画人物一般都是通用的提示词。

NSFW, nude, naked, porn, (worst quality, low quality:1.4), deformed iris, deformed pupils, (deformed，distorted, disfigured:1.3), cropped, out of frame,poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extralimb, missing limb, floating limbs, cloned face, (mu-tated hands and fingers:1.4), disconnected limbs,extra legs, fused fingers, too many fingers, longneck, mutation, mutated, ugly, disgusting, amputa.tion, blurry, jpeg artifacts, watermark, water-marked, text, Signature, sketch,symbol，

2.2 尺寸以及参数设置

采样方法sampler选择，DPM++ 3M SDE Karras，老版本可以选择DPM++ 2M SDE Karras

迭代步数steps输入30步，高分辨率修复Hires.fix先不打开（等后边生成自己满意图片再打开）

图片宽度输入688，高度输入400，后边contronet打开，拖拽图片后，也可点击向上箭头自动填充这里。

总批次数1，单批数量1，如果你想同时生成多张，也可以把总批次数改为4，单批数量1，反过来也可以

提示词引导系数CFG Scale输入7，这里值越大表示图片生成参考提示描述的权重越大，换句话就是严格按照提示词描述来生成

随机种子Seed默认是-1，这样AI会随意发挥，当你看到自己满意的图片时，把该图片的seed值复制到这里，保证图片一致性。

2.3 打开SD垫图功能

在生成界面上，向下找到contronet选项卡，点击该选项卡，选项卡自动向下打开，

可以看到有几个contronet的单元，每个单元可以利用一种控制类型，本次教程我们只选一种控制类型。

在contronet第一个单元里面，提前准备的图片（客户发给你的个人照片）拖拽进去。

可以看到会自动勾选启用，同时你要手动勾选完美像素，点击控制类型IP-Adapter。

预处理器选ip-adapter_clip_sd15，也可以选无。模型选择ip-adapter_sd15（上边提前下载好的模型）。

我这里是在网上随便找的一张金晨照片，用来模仿是客户发给你的照片，原图是这样的

利用垫图功能之后，感觉相似度还是有几分相，可调整控制权重值来影响最终成品，我的权重是0.6，生成的成品图如下

当然，你也可以把图片宽度高度调整成你想要的，比如6寸尺寸照片分辨率是12001800，开始生成时先调低分辨率除以2是600900

等你生成出自己满意的图片后，复制图片seed值，把随机中子数的-1值改为刚复制的seed值

再打开高分辨率修复Hires.fix，放大算法选R-ESRGAN 4x+，重绘幅度调到0.2，放大倍数2倍，其他参数不变

最终图片分辨率由600900放大为12001800，生成的成品效果图如下

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