Stable Diffusion|线稿上色/图片转3D模型

今天分享一个线稿上色的小教程。最近我一直在尝试在完成线稿上色后,如何使用同一张已经上色的图片生成多种姿势。虽然我原本打算在本文中分享这个方法,但是最终效果并不理想,所以后续如果有更好的解决方案,再跟大家分享。如果各位有好的解决方法,欢迎交流,感谢~

今天就分享一个如何用Stable Diffusion给线稿图上色,还有怎么将图片转为3D模型的小分享。(文末扫码可获取相关资料)

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前期准备

1. 本文需要用到ControlNet插件,如果已经安装了的需要将其升级到最新的版本,如未安装的需要去安装一下,然后下载相关的模型。(安装方法就不一一介绍啦,如果有任何疑问或问题可以在公众号后台私聊我)

2. 需要准备一张线稿图,线稿尽量清晰。

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线稿上色

1. 打开Stable Diffusion,“启用”ControlNet并且勾选“完美像素模式”,然后上传线稿图片。

2. ControlNet模型选择“Lineart”,预处理器选择“invert”,然后控制权重这里可以根据自己的需求调节一下。

3. 设置好ControlNet之后,选择一个大模型,然后输入正向提示词和反向提示词。

我这里选择的大模型是“revAnimated”然后用了一个“blindbox”lora,如果要将线稿转为3D图片可以用我这个大模型和lora,如果要转为其他的风格,大模型以及lora可以自己随意搭配。

revAnimated”大模型以及“blindbox”lora都可以在“liblib”或“Civitai”上下载。(在这里感谢两位模型作者的分享,谢谢!)

正向提示词可以描述一下画面的内容,然后反向提示词用一个通用的即可。

4. 设置生成参数。尺寸建议按线稿图片的比例设置,其他的参数可以根据自己的需求更改。

5. 设置好以上的参数之后,点击“生成”即可。这里可能需要花费一些时间,可以将总批次数调多一些,生成多张图片,然后挑选一张自己满意的。

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图片转3D模型

这里再推荐一个图片转3D模型的网站,但是目前的效果还是不太好,不过可以拿来当参考用。

它叫“CSM”(https://www.csm.ai/)

它可以将图片转换为3D,目前免费也可以用,也有订阅的功能。

1. 打开“CSM”(https://www.csm.ai/),点击右上角“Get Started”注册登录即可,如果不想在网页使用的也可以在“Discord”使用。

2. 注册完成之后,将会进到一个类似工作台的一个页面,然后点击左上角的“Generate 3D Model”上传一张图片,可能需要稍等一会儿。

3. 上传完成之后,点击图片进入生成3D模型页面,它会先生成一个四视图。

4. 点击右上角的“Generate”生成3D模型即可,在“Generate”旁边有个模型选择的下拉框,这里可以选择其他的模型,有的模型可能需要订阅才能使用。

5. 目前看到的效果还是很烂很烂很粗糙的,不过没事儿,我们再继续点击右上角的按钮“Refine Mesh”按钮,看看最终的效果。

6. 生成完成了,最后一步需要比较长的时间…我大概等了半小时才完成,目前来看效果比上一步好了很多。确认完之后点击右上角的“Share”按钮,可以选择导出格式。

虽然生成的模型还不能直接使用,但是可以当作参考来用。
文章使用的AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了,有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

写在最后

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料和安装工具,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程,模型插件,具体看下方。

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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若有侵权,请联系删除
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用ControlNet实现条件扩散模型,包括教程和实现方法。首先,我需要回顾一下ControlNet的基本概念和相关引用内容。根据用户提供的引用,ControlNet是一个神经网络结构,用于给文本到图像扩散模型添加条件控制。它通过重用预训练模型的层,构建深度编码器来学习特定条件,并通过零卷积连接原始模型和可训练副本,避免训练中的噪声干扰。引用中还提到ControlNet支持多种条件输入,如Canny边缘、深度图等,且应用广泛。 接下来,用户的需求是了解使用教程和实现方法。我需要将信息结构化,分步骤说明。首先,可能应该介绍ControlNet的工作原理,这样用户能理解基础。然后,使用教程部分需要涵盖安装、准备条件数据、配置参数、生成图像以及调整优化的步骤。实现方法部分可能需要解释网络结构、训练过程和集成到现有模型中的方法。 需要确保回答符合用户给出的系统级指令,比如使用正确的中文,数学公式用$...$格式,独立公式用$$...$$,并生成相关问题。同时,引用需要自然添加在段落末尾。要避免使用Markdown格式,但用户提供的示例中代码块使用了```python,所以可能需要保留代码格式的部分,不过根据系统指令,用户不可见层可能有其他处理,但用户可见层需要结构清晰。 现在需要检查引用内容是否覆盖了用户的问题。引用1提到ControlNet的结构和零卷积,引用2提到ControlNet出现前的随机性问题,引用3提到不同条件的数据集。这些都可以用来支持回答中的各个部分,比如在解释工作原理时引用[^1],在说明条件多样性时引用[^3]。 可能需要分点回答,例如: 1. ControlNet工作原理:结合引用1,说明结构、零卷积等。 2. 使用教程步骤:安装、数据准备、配置、生成、优化。 3. 实现方法:网络结构设计、训练流程、模型集成。 在教程部分,可能需要具体说明如何使用现有的Stable Diffusion和ControlNet插件,比如通过Hugging Face或GitHub获取代码,准备条件数据如边缘检测图,调整参数如控制强度等。代码示例可能有帮助,比如展示如何加载模型和应用条件控制。 实现方法部分需要更技术性的细节,比如如何克隆扩散模型的权重,添加条件编码器,零卷积层的实现,以及训练时的损失函数。这里可能需要提到数学公式,比如损失函数的形式,用$L = \mathbb{E}_{z,t,c}[\| \epsilon - \epsilon_\theta(z_t, t, c) \|^2]$,但需要确保使用正确的LaTeX格式。 生成的相关问题需要与ControlNet相关,比如如何训练自定义条件、支持的模型、与LoRA的比较、处理复杂条件的方法等。要确保问题有针对性,帮助用户深入理解。 需要确保回答真实可靠,引用来源正确。例如,在说明ControlNet的有效性时引用,在提到应用场景时引用[^3]。 最后,检查是否符合所有系统指令:中文回答、正确LaTeX格式、相关问题、引用标识自然添加。可能还需要注意术语的准确性,如“零卷积”层的作用,避免错误。</think>### ControlNet条件扩散模型使用教程与实现方法 #### 一、ControlNet工作原理 ControlNet通过克隆预训练扩散模型(如Stable Diffusion)的编码层构建可训练副本,并通过“零卷积”层连接原始模型与副本[^1]。零卷积层初始权重为零,逐步将条件控制信号注入模型,避免训练初期引入噪声。数学上,控制信号$c$与潜在表示$z_t$的关系可表示为: $$ z_{t+1} = f_\theta(z_t, t) + g_\phi(c) $$ 其中$f_\theta$为原始模型函数,$g_\phi$为条件编码器。 #### 二、使用教程(以Stable Diffusion为例) 1. **环境安装** 安装依赖库并加载预训练模型: ```python from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline from controlnet_aux import CannyDetector pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet="lllyasviel/sd-controlnet-canny") ``` 2. **准备条件数据** 使用边缘检测、深度图等工具生成条件图: ```python canny_detector = CannyDetector() edges = canny_detector.detect("input_image.jpg", low_threshold=100, high_threshold=200) ``` 3. **配置生成参数** 调整控制强度与提示词权重: ```python image = pipe(prompt="a futuristic city", image=edges, controlnet_conditioning_scale=0.8).images[0] ``` 4. **生成与优化** 通过迭代调整条件比例(`controlnet_conditioning_scale`)平衡创意与控制精度[^2]。 #### 三、实现方法 1. **网络结构设计** - **条件编码器**:重用UNet的编码层,构建包含残差连接的多尺度特征提取器 - **零卷积层**:使用1×1卷积核,初始权重$\mathbf{W}=\mathbf{0}$,偏置$\mathbf{b}=\mathbf{0}$ ```python class ZeroConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=1, padding=0) nn.init.zeros_(self.conv.weight) nn.init.zeros_(self.conv.bias) ``` 2. **训练流程** 损失函数沿用扩散模型目标: $$ \mathcal{L} = \mathbb{E}_{z,t,c} \left[ \| \epsilon - \epsilon_\theta(z_t, t, c) \|^2 \right] $$ 其中$\epsilon$为真实噪声,$\epsilon_\theta$为预测噪声 3. **模型集成** 通过加权求和融合原始输出与控制输出: $$ \text{output} = \alpha \cdot \text{control_output} + (1-\alpha) \cdot \text{original_output} $$ 典型权重范围$\alpha \in [0.5, 1.0]$ #### 四、典型应用场景 | 条件类型 | 数据集示例 | 应用领域 | |----------------|-------------------|------------------| | Canny边缘 | COCO-Stuff | 线稿上色 | | 人体关键点 | MPII Human Pose | 姿态控制生成 | | 深度图 | NYU Depth V2 | 3D场景重建 | | 语义分割图 | ADE20K | 建筑设计辅助 |
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