技术宅男改变世界

聊聊这个“提示词”的问题。现在的AI绘画界，提示词就像是厨师手中的调味品，用得好，画出来的图就能让人垂涎三尺；用得不好，那可就是一盘“黑暗料理”了。最近，大火的AI绘画模型Flux的提示词语法又变了，这可让不少“厨神”们手忙脚乱，标签语法和自然语法不通用，简直就像是在做一道“无味料理”，怎么调味都调不出那个味儿来。

在本文中，您将学习 3 种放大图像的方法。🧻 几种不同高清修复方法下面几种方法的测试统一是在墨幽v1040，512*512基础分辨率，20步迭代步数，Restart采样方法下进行。

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DeepSeek 真的强，中美科技争霸赛终于杀到AI的针尖对麦芒阶段

麦橘的大名，各位想必都不陌生。近日，麦橘团队推出了一款令人瞩目的新模型 ——majicflus。来自麦橘 mergic 的首款 flux 模型重磅上线！玩开源人像模型（写真、亚洲人像）应该都了解过，那时候还没有Flux，都是SD1.5。麦橘团队此前凭借 majicmixrealistic、majicmixfantasy、majicmixlux 等系列模型，赢得了无数创作者的喜爱与高度评价。既如此，Flux的人像模型怎么能少了我麦橘呢?

本文给大家分享一个最近比较火的AI视频制作方法，这类视频大家可能都看过，就是《》或者《男孩的一生》，这类视频之所以这么火，首先是触动了大家的内心、产生了共鸣，让大家快速感受到了人生的漫漫旅途，其次就是AI制作的新奇方式，让人不免眼前一亮。其实我去年就注意到了这类视频，只是没想到它的关注度这么高，在B站上，这类视频的最高播放量竟然达到了300多万，真的是出乎我的意料。当然这其中肯定也有账号权重的加成和平台的推荐，但是这个播放量真的挺吸引人的。

今天我们开始学习AI绘画Stable Diffusion 中图片转绘的教程分享，图片转绘有很多不同的应用场景，比如图片转线稿，图片转插画，图片转漫画等。这也是AI绘画在实际场景中一个比较常见的应用方向之一。这里我们以图片转线稿的制作方式开始。我们先看一下图片转线稿的效果图。

ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的AI神经网络结构，它提供了一种增强稳定扩散的方法。在文本生成图像的过程中，使用诸如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等条件输入，可使生成图像更接近输入图像，对比传统图像到图像的生成方式有大幅的改进。对初识Stable Diffusion的小伙伴们来说，看到ControlNet有这么多预处理器选项，一定很抓狂。是的，随着ControlNet插件的不断更新，在v1.1.227版本，已经内置了15种预处理器。

去选择相关的选项，yes or no的直接输入然后回车，大部分配置项选择默认就可以了，我这里没有使用DeepSpeed，所以这一项，我选择的No，根据自己的实际情况去选就行了，不知道啥意思的可以挨个查下。这里可以根据自己的情况设置不同的宽高，以及相关的设置项，设置完成之后，点击“预处理”就可以进行图像的预处理了，预处理进度会在右侧显示。比如要训练一个自己头像的模型，就可以拍一些自己的照片（20-50张，最少15张），要求画质清晰，脸部轮廓清楚，背景较为简单的照片。就可以生成自己的图像了，效果还行。

【代码】SD教程 基础知识 提示词之人物表情类。

ControlNet中文翻译为控制网络，即和控制息息相关，通过前面的介绍我们知道了文生图和图生图，其中的控制是什么？思考一秒钟文生图：很明显控制即为文字，即我们输入的正负tag，以及各种数值类型的参数图生图：它在文生图的基础之上加上了图像这个控制，包括可以在图像上面绘制蒙版，这都是控制的一种体现其实图生图中已经有ControlNet的雏形了，即将图像或者图像中的一部分作为输入参数，但是ControlNet高级在什么地方？

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用于控制预训练的大型扩散模型，以支持额外的输入条件。ControlNet 以端到端的方式学习任务特定的条件，即使训练数据集很小（< 50k），学习也是稳健的。此外，训练一个 ControlNet 和微调一个扩散模型一样快，而且，模型可以在个人设备上训练。或者，如果有强大的计算集群可用，模型可以扩展到大量（百万到十亿）的数据。Stable DIffusion 这样的大型扩散模型可以用 ControlNets 来增强，以实现条件输入，如边缘图、分割图、关键点等。

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A1353192296/article/details/138462891Inpaint Anything算法，可以实现移除、填补、替换一切内容，实现单击图像上的任何物体可以一键擦除替换任何内容、更改任意背景，这可以提高遮罩创建过程的效率和准确性，从而在节省时间和精力的同时获得更高质量的修复结果。安装方法1、在扩展面板中安装Inpaint Anything。

原理ControlNet是一种能够嵌入任意训练好的扩散模型，并为这些扩散模型提供更多控制条件的神经网络结构。ControlNet的基本结构如图ControlNe的基本结构由一个对应的原先网络的神经网络模块和两个“零卷积”层组成。在之后的训练过程汇总，会“锁死”原先网络的权重，只更新ControlNet基本结构中的网络“副本”和零卷积层的权重。这些“副本”将学会如何让模型按照新的控制条件来生成结果，而被“锁死”的网络则会保留原先网络已经学会的所有知识。

最近AI换脸又火起来了， 小红书 InstantX 团队发布了一款最新的换脸技术 InstantID和之前的主流的训练 lora 换脸不同，InstantID 只需要上传一张图就可以实现换脸以及姿势替换！

词组形式: 1 lovely girl,wearing JK clothing, on campus。渐变混合3：通过设定步数停/比例截止话[TAG::数字],[from::数字]单词形式: 1girl,lovely,JK clothing,campus。渐变混合2：通过一自定义步数进行混合[TAG:TAG],[to:步数]AND混合：用AND分割多个关键词，混合元素（官方语法）竖杠混合：用竖杠| 分割多个关键词，可以混合多个元素。一个可爱的女孩，穿着jK服装，在校园中。一个女孩，可爱的，JK服装，校园。

正如创作者所言，这个大模型的魅力是绘制更加细腻逼真的照片，但依然具备SDXL基本大模型的能力。也就是说，它既可以替代SDXL基本大模型来进行普通AI绘画的创作，还可以在照片风格的创作中大放异彩。这个模型是我在“小事故”中偶然创建的“鲍勃·罗斯”式模型, 当我在DynaVision XL模型的合并设置中出错时,我意外发现了一些神奇的效果。它是一个定制版本的夜视XL,我在此基础上叠加了多个精彩的LORA来创建独特的视觉效果。旨在易于使用,并在简单的提示下表现出色,但它非常连贯,可以用精美的细节构建绝佳的场景。

苏州名妓沈九娘才艺过人，倾心唐寅，成了他的第三任妻子。沈九娘对唐寅特别好，并且为他生育女儿，可是生活窘迫的唐寅，让沈九娘过度劳累，早逝了。唐伯虎本名唐寅，字伯虎，后改字子畏，号六如居士、桃花庵主、鲁国唐生、逃禅仙吏等，南直隶苏州府吴县人。他一生才华横溢却颠沛流离，因为考场舞弊案被剥夺了科举资格，抑郁不得志时被宁王朱宸濠看中，本以为从此崛起，没想到宁王是想造反。C站有创作者使用唐寅的作品训练了一个LoRA，可以完美的还原出他的画作，也是对这个才华横溢的落魄者的致敬。若将贫贱比车马，他得驱驰我得闲。

之前我推荐了几个风格不同的动漫大模型，今天推荐一个成人向的动漫大模型：Copax Anime XL。https://www.123pan.com/s/fdBxjv-usdb3.html提取码:91NM。当然了，成人向并不一定就是搞涩涩（也不是不能搞），还有一种是追求又纯又欲的美感。这个模型的效果非常唯美，唯一让我感到不满意的是脖子太长。除了各种美女图外，AI绘画大模型中，最受欢迎的是动漫。动漫又分好几种，幼儿向、热血向、成人向等。6、我想画下一个没有痛苦的未来。7、她的眼睛是晴空的颜色。

对于AI绘画来说，画手一直是非常难的，不过，很多大模型加入了大量的手部训练，能够让效果好一些。像吉他这种高难度展示手部的画面，是AI绘画中的顶级难度。C站有个创作者Copax，他创作了许多模型和LoRA，其中有一个SDXL1.0的模型非常受欢迎，叫Copax TimeLessXL。这个SDXL1.0的模型更新到了8.0，C站下载量也达到了高达52K，成为最受欢迎的真实模型之一。TimeLess的字面意思是永恒，不过有一首英文歌也是TimeLess，歌词大意是唯爱永恒。

Stable diffusion是一个基于Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）的文图生成（text-to-image）模型。简单的来说SD是可以通过提示词生成图片的应用。目前已经发布了V4版本，可以更好的稳定扩散。我们的目的就是能快速使用它，所以不去深究SD原理也是可以的。2．SD能干什么1）、刷视频可以刷到一些up、博主发的一些AI绘画的视频，就是基本的应用，通过大模型和描述词的结合生成漂亮的图片，不仅可以生成真实的图片还可以生成各种各样画风的人物和风景图。

这几天NovelAI模型泄露了。那就凑巧了，就以这个模型为例。完整的介绍一下stable-diffusion-webui本地安装方法几乎是从零开始说起（除了不教操作系统安装）。WebUI就是stable-diffusion的可视化版本！