Stable Diffusion - 轻松更换图片的背景

最新推荐文章于 2025-04-01 11:14:32 发布

原创最新推荐文章于 2025-04-01 11:14:32 发布

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#stable diffusion #设计 #学习 #AI作画 #人工智能 #平面 #科技

哈喽这里是海绵

“轻松更换图片的背景 ”

今天，我们将带您探索如何利用Stable Diffusion，利用现有图像指定更换图像的背景构图信息，也就是将两张图像进行融合从而达到更换图像背景的目的。

实战体验

—

1、制作局部重绘蒙版

这里生成蒙版使用的是插件Inpaint Anything，所以没有安装该插件的需要先进行该插件的安装。蒙版制作步骤如下所示：

在输入图像中，上传对应的图片
点击按钮 Run Segment Anything，生成对应的预览图
圈定需要生成蒙版的区域
点击 Create Mask 按钮，获取圈选的区域
在Mask Only 标签中，点击Get Mask获取蒙版图像，并下载保存到本地

2、蒙版局部重绘

在图生图标签页中选择局部重绘（上传蒙版），并上传人物图像和蒙版图像。

操作注意：

重绘区域选择蒙版外，也就是非蒙版区域
重绘幅度设置大一些，大于0.75。这里我直接设置到1

ControlNet局部重绘设置

ControlNet图像参考（Reference）设置

上传需要替换的背景图像

ControlNet线稿（Lineart）设置

上传需要替换的背景图像，并生成图像的线稿图

绘图

到这里使用指定图像更换背景就基本完成了，剩下就是多次生成图像并选择一张满意的图像，然后再做最后的放大拟合处理。

正向主体提示语，包含人物和背景的描述

Best quality,masterpiece,ultra high res,(photorealistic:1.4),raw
photo,1girl,long hair,(black hair:1.3),(beauty:1.3),blue eyes,stand on the
plateau,

生成的图像效果图如下所示：

3、图像放大拟合

将比较满意的图像发送到图生图中进行放大处理。

操作注意：

关闭所有的ControlNet
重绘幅度设置为0.3
勾选Tiled Diffusion，并设置放大倍数为1.5
勾选Tiled VAE

图生图设置：

Tiled Diffusion & Tiled VAE设置：

输出效果图：

效果图：**

目前 ControlNet 已经更新到 1.1 版本，相较于 1.0 版本，ControlNet1.1 新增了更多的预处理器和模型，每种模型对应不同的采集方式，再对应不同的应用场景，每种应用场景又有不同的变空间

我花了一周时间彻底把ControlNet1.1的14种模型研究了一遍，跑了一次全流程，终于将它完整下载好整理成网盘资源。

其总共11 个生产就绪模型、2 个实验模型和 1 个未完成模型，现在就分享给大家，点击下方卡片免费领取。

1. 线稿上色

**方法：**通过 ControlNet 边缘检测模型或线稿模型提取线稿（可提取参考图片线稿，或者手绘线稿），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。

**应用模型：**Canny、SoftEdge、Lineart。

Canny 示例：（保留结构，再进行着色和风格化）

2. 涂鸦成图

方法：通过 ControlNet 的 Scribble 模型提取涂鸦图（可提取参考图涂鸦，或者手绘涂鸦图），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。

应用模型：Scribble。

Scribble 比 Canny、SoftEdge 和 Lineart 的自由发挥度要更高，也可以用于对手绘稿进行着色和风格处理。Scribble 的预处理器有三种模式：Scribble_hed，Scribble_pidinet，Scribble_Xdog，对比如下，可以看到 Scribble_Xdog 的处理细节更为丰富：

Scribble 参考图提取示例（保留大致结构，再进行着色和风格化）：

3. 建筑/室内设计

**方法：**通过 ControlNet 的 MLSD 模型提取建筑的线条结构和几何形状，构建出建筑线框（可提取参考图线条，或者手绘线条），再配合提示词和建筑/室内设计风格模型来生成图像。

**应用模型：**MLSD。

MLSD 示例：（毛坯变精装）

4. 颜色控制画面

**方法：**通过 ControlNet 的 Segmentation 语义分割模型，标注画面中的不同区块颜色和结构（不同颜色代表不同类型对象），从而控制画面的构图和内容。

**应用模型：**Seg。

Seg 示例：（提取参考图内容和结构，再进行着色和风格化）

如果还想在车前面加一个人，只需在 Seg 预处理图上对应人物色值，添加人物色块再生成图像即可。

5. 背景替换

**方法：**在 img2img 图生图模式中，通过 ControlNet 的 Depth_leres 模型中的 remove background 功能移除背景，再通过提示词更换想要的背景。

**应用模型：**Depth，预处理器 Depth_leres。

**要点：**如果想要比较完美的替换背景，可以在图生图的 Inpaint 模式中，对需要保留的图片内容添加蒙版，remove background 值可以设置在 70-80%。

Depth_leres 示例：（将原图背景替换为办公室背景）

6. 图片指令

**方法：**通过 ControlNet 的 Pix2Pix 模型（ip2p），可以对图片进行指令式变换。

应用模型：ip2p，预处理器选择 none。

**要点：**采用指令式提示词（make Y into X），如下图示例中的 make it snow，让非洲草原下雪。

Pix2Pix 示例：（让非洲草原下雪）

7. 风格迁移

**方法：**通过 ControlNet 的 Shuffle 模型提取出参考图的风格，再配合提示词将风格迁移到生成图上。

**应用模型：**Shuffle。

Shuffle 示例：（根据魔兽道具风格，重新生成一个宝箱道具）

8. 色彩继承

**方法：**通过 ControlNet 的 t2iaColor 模型提取出参考图的色彩分布情况，再配合提示词和风格模型将色彩应用到生成图上。

**应用模型：**Color。

Color 示例：（把参考图色彩分布应用到生成图上）

这份完整版的ControlNet 1.1模型我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！

这里就简单说几种应用：

1. 人物和背景分别控制

2. 三维重建

3. 更精准的图片风格化

4. 更精准的图片局部重绘

以上就是本教程的全部内容了，重点介绍了controlnet模型功能实用，当然还有一些小众的模型在本次教程中没有出现，目前controlnet模型确实还挺多的，所以重点放在了官方发布的几个模型上。

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