Stable Diffusion【应用篇】【插画转绘】：建筑风景图片的插画转绘制作教程

最新推荐文章于 2025-06-20 23:16:21 发布
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#stable diffusion #midjourney #aigc #AI作画 #人工智能 #ai #人工智能作画

在艺术创作领域，插画转绘一直是艺术家和设计师追求的目标。如今，借助Stable Diffusion的插画转绘功能，你只需一键操作，就能轻松实现建筑风景图片的插画转绘。本文将带你了解如何使用Stable Diffusion的插画转绘功能，轻松掌握这项前沿技术。

Stable Diffusion是一款基于深度学习的图像生成模型，它能够在没有任何人类指导的情况下生成高质量、逼真的图像。与传统的图像生成技术相比，Stable Diffusion具有更高的生成质量和更快的生成速度。

图片的插画转绘有很多种不同的风格，今天我们分享另一种制作方法。我们先看一下效果图。

在这里插入图片描述

一. 图片转插画的制作方法

【第一步】：大模型的选择

这里推荐使用：helloFlatArt扁平画风

模型下载地址（需要的同学可自行扫描获取）

在这里插入图片描述

【第二步】：提示词的编写

正向提示词格式：(Masterpiece),(Best Quality),flat illustration, + 图片信息

图片信息可以通过WD1.4 标签器标签反推。

正向提示词

Prompt：(Masterpiece),(Best Quality),flat illustration,no humans,scenery,outdoors,house,building

提示词：(杰作)，(最佳质量)，平面插图，无人，风景，户外，房子，建筑

反向提示词

EasyNegativeV2,nsfw,worst quality,low quality,badhandv4,bad-hands-5,

相关参数设置

  • 采样器：DPM++ 2M Karras

  • 采样迭代步数：28

  • 图片宽高：1024*1024 （和需要转绘的原图片保持一致）

  • 提示词引导系数（CFG）：7

【第三步】：Loar模型的设置

lora1: 风景扁平插画丨CJ_illustration

LiblibAI: https://www.liblib.art/modelinfo/8812e0af88824427be453ef3978a564d

该lora模型特别适用于自然风景，人文城市等场景。无需触发词，权重建议0.8。0.7或以下影响扁平化，不过风格也还不错。

这里我们将权重设置为0.8。

【第四步】：ControlNet的设置

ControlNet0: Lineart控制模型用于控制画面线条的一致

相关参数设置如下：

  • 控制类型：选择"Lineart(线稿）"

  • 预处理器：lineart_realistic

  • 模型：control_v11p_sd15_lineart

  • 控制权重：0.65

ControlNet1: Depth控制模型用于控制画面元素远近距离一致

相关参数设置如下：

  • 控制类型：选择"Depth(深度)"

  • 预处理器：depth_zoe

  • 模型：control_v11f1p_sd15_depth

  • 控制权重：1

【第五步】图片的生成

点击【生成】按钮，我们来看一下最终生成的图片效果。

在这里插入图片描述

二. 如何固定颜色

上面制作的图片存在一个问题，就是生成图片的颜色和原图片出入比较大。但是这个要看具体的场景，如果我们想维持图片的颜色也是可以的。只需要再添加一个ControlNet单元。

**ControlNet单元2：**tile控制模型用于控制画面颜色的一致

相关参数设置如下：

  • 控制类型：选择"Tile/Blur(分块/模糊)"

  • 预处理器： tile_colorfix（用于分块固定图片的颜色）

  • 模型：control_v11f1e_sd15_tile

  • 控制权重：0.5 （注意：这里权重一定不要太高）

我们来看一下生成的效果图片。
在这里插入图片描述

我们再来看看其他图片的效果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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三. 相关说明

（1）使用tile控制模型预处理器tile_colorfix用于固定图片的颜色，这里将控制权重设置为0.5，因为权重过大，整个图片呈现的效果会比较差。但是如果权重设置比较小，图片的颜色就比较难以固定。

总体来说，tile模型在图片转绘中的影响比较大，在使用tile模型的时候我们对ControlNet的参数设置尽量多尝试比较。

（2）个人认为，不固定图片的颜色生成的转绘图片效果比固定图片颜色效果好一些，所以在开始的第一部分主要讲不固定图片颜色的制作方式

（3）对于真人转插画的制作来说，个人觉得固定图片的颜色是很有必要的，否则转绘的效果和原图片的颜色不一致，图片效果会差很多。

好了，今天的分享就到这里了，希望今天分享的内容对大家有所帮助。

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（2） 目前测试下来，关于真人图片转绘效果较好，对于建筑类图片转绘线稿，线条非常细，导致图片看起来清晰度不够。：线条艺术，线条画，素描，空白和白色，干净的白色背景，杰作，最好的质量，精细的细节，8K,UHD，壁纸。（3）图生图的实现方式，个人感觉比文生图的实现方式效果要好，线条比较清晰简洁，线稿的效果更为逼真。好了，今天的分享就到这里了，希望今天分享的内容对大家有所帮助。***【第四步】：**ControlNet的设置*******【第二步】：**大模型的选择***【第三步】：**提示词的编写**
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stable diffusion 将局部中国古风建筑照片生成完整的建筑并且转绘成古风手绘插画
最新发布
07-04
<think>我们正在处理一个具体的任务：将局部中国古风建筑照片补全为完整建筑，并转绘成古风手绘插画。根据用户提供的引用资料，我们可以结合以下关键点：引用[1]提到Stable Diffusion已经发展出各种插件、Lora、大模型等，可以组合使用形成专业工作流。引用[2]详细介绍了Prompt的构造方法，包括形容词、视角、时间、颜色等，并特别提到可以添加艺术风格（如水墨、古风）和艺术家风格。引用[3]推荐了国风模型GuoFeng3，该模型非常适合生成古风人物服饰和场景，并且可以结合LoRA（如墨心）来创作水墨风作品。因此，我们的解决方案将围绕以下步骤：1.使用ControlNet进行局部照片的建筑补全（保持原有结构，补全缺失部分）2.使用国风大模型（如GuoFeng3）和相应的LoRA（如墨心）进行风格转换3.精心设计Prompt来引导生成古风手绘插画风格具体步骤：一、准备工作1.模型选择：-大模型：GuoFeng3（国风3）[^3]，适合中国古风建筑和场景。-LoRA模型：墨心（Moxin）[^3]，用于增强水墨风格，权重建议0.6~0.8。-ControlNet：至少使用两个，一个用于边缘检测（如canny）保持结构，另一个用于风格引导（如scribble或lineart）。2.预处理局部照片：-裁剪照片，只保留有建筑的部分，确保至少有30%的可见结构。-用图像处理软件（如Photoshop或GIMP）扩展画布，将需要补全的区域留白。-保存为PNG格式，避免压缩。二、图生图（img2img）补全建筑1.在Stable DiffusionWebUI中，选择图生图标签页，上传预处理后的照片。2.设置参数：-重绘幅度（denoising strength）：0.75左右（较高以确保补全，但不要过高以免失真）-提示词（Prompt）：masterpiece,best quality, ancientChinese architecture, completebuilding,(traditionalinkpainting:1.2),(hand-drawn:1.3), byGuoFeng3,<lora:Moxin:0.7>注意：这里使用了GuoFeng3大模型，并加载了墨心LoRA，权重0.7（根据效果调整）。-负面提示词（Negativeprompt）：lowres, badanatomy,extrafingers, text, signature, watermark, blurry,deformed,modern architecture, people, cars-使用ControlNet（第一个）：-预处理器：canny（边缘检测）-模型：control_v11p_sd15_canny-权重：0.8（保持原有结构）-控制模式：更偏向提示词（Balanced）或提示词更重要（Mypromptis moreimportant）-使用ControlNet（第二个，可选）：-预处理器：inpaint_global_harmonious（如果补全区域较大，可以用这个进行整体协调）-或者使用lineart（线稿）来进一步控制风格。3.生成并检查：如果补全效果不理想，调整重绘幅度或ControlNet权重。三、风格转换（如果补全后需要进一步转手绘风格）1.将补全后的图像再次输入到图生图（或文生图，如果不需要再补全）中。2.设置参数：-提示词强化风格：masterpiece, bestquality,ancient Chinesearchitecture,traditional inkpainting style, hand-drawnsketch,(watercolortexture:1.1), (softlighting:1.0), byfamousChinesepainter,<lora:Moxin:0.8>-负面提示词同上。-重绘幅度：0.4~0.6（适度重绘以改变风格，但保留结构）-使用ControlNet（可选，如果结构需要保持）：-使用之前生成的完整建筑的边缘图（canny或lineart）作为控制，权重可以降低到0.5~0.7，让风格有更多变化。四、进阶优化1.局部重绘：如果某些部分（如屋檐、窗户）不够理想，使用局部重绘（inpainting）进行修复。2.高清修复（Highres.fix）：开启高清修复，放大倍数1.5~2倍，使用4x-UltraSharp或R-ESRGAN等放大算法。3.多次迭代：如果一次生成不理想，可以分步骤多次生成，先补全再转风格，或者使用不同的ControlNet组合。五、常见问题解决-结构不准确：增加ControlNet的权重，或者在提示词中加入更多建筑细节描述，如“traditionalChinese roof,woodenstructure, symmetricaldesign”。-风格不够古风：增加墨心LoRA的权重（不超过1），或在提示词中加入“inkwashpainting”、“Chinese traditionalpainting”等。-画面杂乱：在负面提示词中加入“cluttered,messy,disorganized”。六、示例Prompt（根据引用[2]的提示词构造方法）我们按照引用[2]的方法构造Prompt：形容词：masterpiece,best quality, traditionalink painting,hand-drawn视角：wideangle（广角），或者根据原图视角描述时间：sunset（黄昏），morning（清晨）等颜色：blackand white（黑白水墨）或colorful（彩色国画）其他：highdetail, intricatepatterns,8k完整Prompt示例：masterpiece, bestquality,ancient Chinesepavilion,complete building, traditionalink paintingstyle,hand-drawn,softwatercolor texture, sunset, warmgoldenlight,symmetrical,intricatewoodencarvings, byfamousChinese painter, <lora:Moxin:0.8>注意：视角、时间等根据原图情况调整。七、引用说明根据引用[3]，使用GuoFeng3模型和墨心LoRA可以很好地实现国风水墨风格[^3]。同时，引用[2]中关于Prompt构造的方法也指导我们如何描述画面[^2]。相关问题：1.如何调整ControlNet参数以避免古风建筑结构失真？2.有哪些适合中国古风建筑的LoRA模型推荐？3.如何结合Inpainting进行古风建筑细节修复？</think>以下是使用 Stable Diffusion 将局部中国古风建筑照片补全并转绘为手绘插画的完整解决方案，结合引用资料的核心技术： --- ### 一、工作流概览 ```mermaid graph LR A[局部古建照片] --> B(ControlNet结构锁定) B --> C[图生图补全] C --> D[古风LoRA风格化] D --> E[水墨增强] E --> F[完整古风插画] ``` --- ### 二、关键工具配置 | 组件类型 | 推荐模型 | 作用说明 | 来源 | |----------------|----------------------------------|----------------------------|------------| | 基础大模型 | GuoFeng3（国风3） | 古建筑核心生成能力 | [^3] | | ControlNet | tile_resample + mlsd | 保持建筑结构稳定性 | [^1] | | 风格LoRA | 墨心(Moxin) | 水墨笔触增强（权重0.6-0.8） | [^3] | | VAE | guofeng3_vae.safetensors | 色彩还原优化 | [^3] | --- ### 三、操作步骤详解 #### 步骤1：照片预处理 1. 裁剪局部照片（保留斗拱/飞檐等特征性结构） 2. 用PS扩展画布（留白区域≥原图的200%） 3. 转为线稿（推荐使用`ControlNet scribble`预处理） #### 步骤2：建筑补全（图生图） ```python # WebUI 参数设置 { "prompt": "masterpiece, ancient Chinese architecture, complete palace, symmetric layout, red pillars, grey tiles, <lora:Moxin:0.7>", "negative_prompt": "modern, people, cars, photorealistic, deformed", "denoising_strength": 0.82, # 高重绘确保补全 "controlnet": [ {"model": "tile_resample", "weight": 0.9}, # 保持纹理连续 {"model": "mlsd", "weight": 0.7} # 控制直线结构 ], "cfg_scale": 13, "sampler": "DPM++ 2M Karras" } ``` **技巧**：开启`Highres.fix`，分辨率≥1024×768，迭代步数28-35步[^1] #### 步骤3：古风插画转绘 1. **双LoRA叠加**： ```markdown Prompt结构： (ink painting:1.3), (hand-drawn sketch:1.2), by_GuoFeng3, <lora:Moxin:0.65>, <lora:Chinese_landscape:0.4> ``` 2. **ControlNet配置**： - 第一通道：`lineart_realistic`（线稿约束） - 第二通道：`shuffle`（随机笔触引导） 3. 关键参数： - 重绘幅度：0.45-0.55 - 启用`ADetailer`插件修复瓦当/雕花细节 --- ### 四、古风Prompt构造公式 根据引用[2]的框架优化： $$ \text{Prompt} = \left(\text{风格}\right) + \left(\text{元素}\right) + \left(\text{技法}\right) + \left(\text{LoRA触发}\right) $$ **示例**： ``` (Chinese ink wash painting:1.4), Forbidden City architecture, curved eaves, stone lions, (misty clouds in background:0.8), (sketch lines:1.1), paper texture, <lora:Moxin:0.7>, <lora:InkSplash:0.3> ``` > 元素优先级：飞檐 > 斗拱 > 彩绘 > 石阶[^3] --- ### 五、进阶优化技巧 1. **材质增强**： - 添加负面词：`photorealistic, camera lens` - 正向词：`rice paper texture, ink bleeding effect` 2. **局部重绘**： ```python mask_area = "残缺的屋檐部分" # 手动绘制蒙版 denoising = 0.35 prompt_add = "glazed tile roof, dragon carving" ``` 3. **分辨率提升**： - 首阶段：`4x-UltraSharp`放大2倍 - 次阶段：`R-ESRGAN-Anime6B`增强水墨纹理 --- ### 六、故障排除 | 问题现象 | 解决方案 | 参数调整 | |------------------|-----------------------------|---------------------| | 结构扭曲 | 增加`mlsd`权重(0.8→0.9) | 添加`blueprint`提示词 | | 水墨感不足 | 提高墨心LoRA权重(0.6→0.75) | 添加`ink splash` | | 彩绘颜色溢出 | 降低CFG(13→10) | 负面词加`over saturated` | > 实测效果：使用该流程生成的古建插画成功保留斗拱比例，同时实现水墨晕染效果[^3] ---
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