AI绘画|在stable diffusion中通过图生图实现漫画转真人

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。

大家好，今天我们来看看如何将动漫转换成真人效果。其转换方法非常简单。其操作步骤如下。

在stable diffusion界面中：

1、因为漫改真人需要生成真人的图片，所以需要选择真人大模型。

大模型：Chilloutmix-Ni-pruned-fp32-fix、majicMIX realistic、墨幽人造人。

2、设置ControlNet的参数

在ControlNet插件中上传一张需要漫改真人的二次元图片

控制类型：选择Lineart(线稿)

预处理器：lineart_anime或lineart_anime_denoise（lineart预处理器使用动漫线稿识别的预处理器）

控制权重 : 0.6 （值不要设置的太大，否则真人效果不是特别明显）

3、书写提示词

可以使用Tagger插件获取提示词。

实例1

正向提示词：masterpiece,best quality,super detail,

1girl, (Impasto),dress, solo, brown hair, long hair, white dress, earrings, detached collar, bare shoulders, jewelry, breasts, flower, sky, cleavage, looking at viewer,(pretty face),beautiful detailed face,extremely delicate and beautiful girls,blurry background, blue sky, outdoors,

杰作，最好的质量，超级细节，

1女孩，（Impasto），连衣裙，单人，棕色头发，长发，白色连衣裙，耳环，分离式衣领，裸露的肩膀，珠宝，胸部，花朵，天空，乳沟，看着观众，（漂亮的脸），美丽的细节脸，极其精致美丽的女孩，模糊的背景，蓝天，户外，

反向提示词：verybadimagenegative_v1.3,watermark,(worst quality, low quality:1.4),(extra fingers, deformed hands, polydactyl:1.4),

采样器：DPM++2M Karras

迭代步数：30

图片宽高：保持和上传的图片宽高一致或者定比例的放大或者缩小。

原图

改后图

实例2

正向提示词：masterpiece,best quality,super detail,

1girl, (Impasto),solo,breasts, dress, long hair, red dress, red lips, smile, red hair, jewelry, looking at viewer, earrings, cleavage, sitting, bare shoulders, hair ornament, armlet, halo, thighhighs, sleeveless dress, parted lips, makeup, bangs, very long hair, lipstick, sleeveless, shiny, (pretty face),beautiful detailed face,extremely delicate and beautiful girls,

杰作，最好的质量，超级细节，

1女孩，（Impasto），单人，胸部，连衣裙，长发，红色连衣裙，红唇，微笑，红色头发，珠宝，看着观众，耳环，乳沟，坐着，裸露的肩膀，头发装饰，臂膀，光环，大腿，无袖连衣裙，分开的嘴唇，化妆，刘海，很长的头发，口红，无袖，有光泽，（漂亮的脸），美丽的细节脸，极其精致和美丽的女孩，

反向提示词：verybadimagenegative_v1.3,watermark,(worst quality, low quality:1.4),(extra fingers, deformed hands, polydactyl:1.4),

采样器：DPM++2M Karras

迭代步数：30

图片宽高： 保持和上传的图片宽高一致或者定比例的放大或者缩小。

原图

转后图

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。

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