Stable Diffusion绘画 | ControlNet应用-Recolor(重上色):黑白图片焕发光彩

PS:Stable Diffusion 安装与在线平台推荐,请在公众号内的消息对话框中,发送关键词**「xiaoyaoSD」**

开启 ControlNet,上传一张黑白图片,控制类型选择「Recolor(重上色)」,其他保持默认:

提示词输入:1girl,

PS:如果是对展示照片上色,需要选择对应的真人模型,如果选择卡通模型,可能会存在上色异常的情况。

重新上色,生成图片如下:

切换预处理器为「recolor_intensity(重上色-调节“图像强度”以去色)」,重新上色,生成图片如下:

调整下方的「Gamma Correction」,可以控制生成图片的亮度,Gamma Correction值越小,生成图片亮度越亮,反之越暗。

以下是调高以后的出图效果:

另外,还可以通过添加VAE模型来优化出图的调色,避免出图颜色偏色:

生成图片效果如下:

最后,还可以指定图片中的颜色。

提示词输入:1girl,red hair,

生成图片效果如下:

资料软件免费放送

次日同一发放请耐心等待

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### 关于Stable Diffusion绘画的新手入门知识要点 #### 一、理解基础概念 对于初次接触Stable Diffusion的用户来说,了解其基本原理至关要。这是一种基于深度学习模型的技术,能够根据输入的文字描述自动生成图像[^2]。 #### 二、环境搭建与配置 在开始创作之前,需先完成软件安装及设置工作。这通常涉及到下载并部署特定版本的Stable Diffusion程序包以及相关依赖项。对于尚未准备好运行环境的学习者而言,可以通过官方渠道或其他推荐资源获得必要的支持文件。 #### 三、掌握核心功能——inPaint局部绘技术 此特性允许创作者仅修改图片中的某些部分而不影响整体效果,类似于传统美术领域内的细节调整过程。通过设定不同的参数选项,可以实现更加精准的艺术表达[^3]。 #### 四、深入探索界面布局与常用命令 熟悉图形化用户界面(GUI)的各项组件及其作用是提高工作效率的关键所在。此外,在命令行模式下执行高级任务同样要;例如批量处理多张图片或定制个性化脚本等操作均离不开良好的CLI技能[^4]。 ```bash # 启动WebUI服务端口监听8080 python webui.py --port=8080 ``` #### 五、持续积累实践经验和参考资料 随着不断尝试新的创意和技术手段,个人能力也会逐步提升。与此同时,积极搜集高质量的教学材料有助于加速成长进程。网络上存在大量由社区成员分享出来的优质文档和视频课程可供借鉴。
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