第十四章：stable diffusionAI二维码+艺术字+光影光效+创意Logo生成

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分类专栏： stable diffusion 0基础学习 文章标签： stable diffusion
于 2024-05-30 21:49:17 首次发布
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一.al材质艺术字

1.首先你需要先用ps等软件制作一张白底黑字的文字图

打开sd切换到文生图，将文字图拖到controlnet种，然后按下面参数勾选

选择大模型，这边我选择了一个可爱二次元的风格模型，然后书写提示词

然后设置各项参数，最关键的就是将自己的图的高宽换算到500-1000像素

二 .log也是一样

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1.使用charturnerv2For1_5（TEXTUAL INVERSION）得到的结果：可以看到，并不是我们想要的类似人物设计的三视图，或者多角度图片。2.使用 charturnerv2For1_5 + controlnet（控制人物姿势）：确实是想要的多角度图片，但是小图上人物细节很差，几乎没有脸部刻画，并且小图中人物服装也不一致。
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在创作的世界里，文字不仅是沟通的桥梁，更是灵魂的画笔。有时，我们的海报需要一丝文案的点缀，一些充满艺术感的文字，为作品注入更多的情感与深度。除了手写的文字，AI艺术字为我们提供了新的可能。AI生成未来为大家介绍几款能够生成AI艺术字的神秘平台，可以一同探寻文字之美，感受技术与艺术的完美结合。
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Stable Diffusion-赋能字体设计
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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。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。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。杰作，最好的质量，油漆飞溅，液体，没有人，独奏，闪亮，黏液(物质)，
Stable Diffusion 项目实战落地：从0到1 掌握ControlNet 第三篇： 打造光影字形的创意秘技-文字与自然共舞
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今天我们用ControlNet和涂鸦/草图技术，创造出了一个嵌入式的【谷雨】字形，让文字和自然背景完美融合。从二维码控制到深度控制，再到涂鸦效果，每一个步骤都让这幅作品更加生动、立体。是不是已经迫不及待想尝试一下了？下篇预告：接下来，我们将深入探索AI造字工坊中的更多高级技巧，包括如何通过细节的调整来让文字更加个性化，甚至实现动态效果！保持关注，我们一起继续探索创作的无限可能。
Stable Diffusion【真人模型】：人脸特美&光效&氛围感增强摄影大模型wuhaXL_realisticMixV4.0
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基于stable diffusion生成艺术二维码，便是在这种背景下产生的技术突破。 Stable diffusion是一种深度学习技术，特别擅长生成高质量和多样化的图像内容。将其应用于二维码生成，可以实现将艺术设计与二维码信息编码...
中小企业日更100条短视频全攻略：用 Stable Diffusion+AI 工具链实现内容工业化生产
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最近在实践大模型本地部署，前几天在本地部署了一个ChatGLM大模型，刚好环境搭好了，也支持跑Stable Diffusion，所以就安装了再尝试一下。原因是之前在B站上有大佬做了一个Windows电脑能一键运行的StableDiffusion的安装包，自己也下载下来玩了一下，因为刚接触上手难度比较大，玩了一下放弃了。这两天随着SDXL 发布，看到能毫秒级地文字生成图片，还有cloudflare 有免费的服务提供，太震撼了，所以想动手做一些实际的东西出来分享一下。
Stable Diffusion绘画 | 签名、字体、Logo设计
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SD全套资料，包括汉化安装包、常用模型、插件、关键词提示手册、视频教程等都已经打包好了，无偿分享，有需要的小伙伴可以自取。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。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。
[OpenVINO实战] 在边缘设备上运行Stable Diffusion，实现离线文生图
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本文介绍了基于OpenVINO工具包在边缘设备上优化部署Stable Diffusion模型的技术方案。主要内容包括：1) Stable Diffusion原理及其潜在扩散模型架构；2) OpenVINO工具包的功能特点及边缘计算优势；3) 详细的硬件配置要求（推荐32GB内存）和软件环境搭建步骤；4) 模型转换流程，包括从PyTorch到ONNX格式的转换方法。文章提供了完整的安装脚本、依赖清单和模型转换代码，帮助开发者在资源受限的边缘设备上实现高效的AI图像生成。
Stable Diffusion WebUI 从安装到实战：原理、部署与问题全解
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本人任职于安超云技术架构部，拥有十余年云计算与AI经验。专注AI基础设施、分布式集群、高可用架构、虚拟化、存储、网络及数据库等领域。博客内容以学习笔记为主，力求准确，但个人能力所限，难免疏误。非常欢迎交流指正，期待与您共同探讨技术
12-05 446
Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）的文本到图像生成人工智能模型，由 Stability AI 主导开发，于 2022 年发布。Stable Diffusion WebUI 是基于 Stable Diffusion 模型的可视化操作界面（以 AUTOMATIC1111 版本最为流行），提供了直观的参数调整、模型管理和图像生成功能，让非专业用户也能便捷使用该模型。
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
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Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
快速部署 stable-diffusion-xl-base-1.0（SDXL）
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快速部署文生图模型SD-xl-base-1.0
【实践指南】Windows 下 Stable Diffusion WebUI 与 ComfyUI 模型库“完美共存”指南
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Stable Diffusion aki v4下载
蜜獾互联网
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秋葉aaaki发布StableDiffusion整合包v4版，提供百度网盘和夸克网盘下载链接。该整合包支持一键本地部署，适合AI绘画新手使用。安装时需先下载启动器依赖，解压主文件夹后运行A启动器程序，点击"一键启动"即可打开StableDiffusion操作界面，输入提示词即可生成AI绘画作品。整合包内包含多种模型可供选择下载，首次启动约需等待10秒左右。
stable+diffusion+光效
08-12
### 光效生成方法与光照效果在 Stable Diffusion 中的应用 Stable Diffusion 是一种先进的扩散模型，广泛应用于图像生成任务，包括文生图和图生图。它能够通过逐步去噪的方式生成高质量的图像，这使其在光效生成和光照效果处理方面表现出色。利用 Stable Diffusion 的图生图功能，可以在原始图像的基础上添加绚丽的光线效果，从而生成具有独特视觉风格的新图像[^2]。 #### 文本条件重新光照模型 ControlNet 作者推出的 IC-Light 模型是一种基于文本条件的重新光照模型。该模型能够根据文本描述对图像进行光照调整，从而实现更加自然和可控的光效生成。IC-Light 模型简化了传统方法中需要多个光效图像配合生成的复杂流程，使用户能够通过简单的文本提示生成所需的光照效果[^4]。 #### 使用 ControlNet 实现精准打光 ControlNet 是一个强大的插件，允许用户精准控制图像生成效果。通过 ControlNet，可以结合多种预处理器和模型来实现复杂的光照效果。例如，可以使用 Canny 边缘检测、HED 边缘感知分割等预处理器，将原始图像的结构信息传递给 Stable Diffusion，从而在生成过程中保留特定的光照特征[^5]。 #### 光效生成的具体步骤 1. **准备原始图像**：选择一张需要添加光效的原始图像。 2. **获取光效素材**：从网上下载一张具有绚丽光线效果的图片作为参考。 3. **图生图设置**：使用 Stable Diffusion 的图生图功能，将原始图像和光效素材输入模型。 4. **调整参数**：通过调整模型参数和文本提示，确保生成的图像既保留原始图像的特征，又融合了光效素材的视觉效果[^2]。 #### 示例代码 以下是一个简单的 Python 代码示例，展示如何使用 Stable Diffusion 进行图像生成： ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch # 加载预训练的 Stable Diffusion 模型 pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4") pipeline = pipeline.to("cuda") # 生成图像 prompt = "a photograph with炫酷光效" image = pipeline(prompt).images[0] # 保存生成的图像 image.save("output_image.png") ```
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