Stable Diffusion教程：如何使用水墨风格Lora增强品牌标识

最新推荐文章于 2025-08-05 13:13:30 发布
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文章标签： stable diffusion 节日 AI作画 华为 苹果vision pro
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本教程分享了使用Stable Diffusion和水墨风格LoRa技术来提升品牌标识的方法。通过详细的步骤和示例，学习如何将传统水墨艺术与现代AI技术结合，创造出独特的品牌视觉体验。

模型安装

我们去哩布哩布上下载这款模型

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然后放在下图的文件路径内，可以扫描底部二维码加入群聊获取该模型

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准备工作

首先我们需要准备一个字体或者 Logo，这边也为大家准备好了素材，有需要的小伙伴可以截图或者扫码加入底部的群聊获取素材哦

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参数配置

【大模型】Dream_and_Fantasy 梦与幻想

【LORA权重】推荐0.6

【正面提示词】

<lora:好机友水墨风_1.0:0.6>，ink style，Chinese landscape painting，mountain，water，tree，ink painting，monochrome，ink art，Advanced，Masterpiece，ink background，masterpiece，best quality，no one，

【高清修复】放大算法4x-UltraSharp，重绘幅度0.1

【生图尺寸】600*800

【采样方法】Euler a

【迭代步数】20

ControlNet 设置

首选lineart线稿，权重1，终止时机1

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点击生图

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本期教材就到这里啦，喜欢的小伙伴赶紧去试试吧

yangxp_0312
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画作种类：ink painting（水墨画），oil painting（油画），comic（漫画），illustration（插画），realistic painting（写实风）等等。比如「Van Gogh:3」and「Monet:2」，即作品三分像梵高，两分像莫奈。参考平台：Trending on artstation，也可以替换为「Facebook」「Pixiv」「Pixabay」等等。水墨画，山和水，有鸟飞过，「Van Gogh:3」and「Monet:2」，黑色调。
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### 使用 Stable Diffusion 模型生成水墨画 #### 参数设置与技巧 为了利用 Stable Diffusion 模型生成高质量的水墨画效果，可以通过调整多个参数实现更佳的结果。例如，`steps` 控制扩散过程中的迭代次数，较高的数值通常会带来更高的图像质量；`sampler` 是用于采样的算法，推荐使用 `DDIM` 或 `PLMS` 来获得平滑过渡的效果[^1]。此外，`scale` 可以调节条件引导强度，对于复杂的艺术风格如水墨画，建议将其设为 7 至 9 的范围。 种子 (`seed`) 对于重复性和多样性非常重要，固定种子可以帮助重现相同的结果，而随机化则能探索更多可能性。结合这些基本参数外，还可以引入 ControlNet 插件辅助生成更加精确的艺术作品。具体来说，可以选用 Lineart 和 Canny 边缘检测器来定义线条轮廓，再配合 Depth 提供空间层次感以及 Tile 增强纹理细节[^2]。 #### 推荐的大模型和 LoRA 配置 针对水墨画这种独特的视觉表现形式，采用 RevAnimated 大规模预训练模型作为基础框架是一个不错的选择。它擅长处理动态变化丰富的场景描绘任务。与此同时加载专门设计用来模拟传统中国书画笔触质感的 LORA 小型微调模块——比如 blindbox 中有关山水题材的部分，则有助于进一步提升最终输出画面的真实度与美感。 #### 实际操作指南 以下是基于上述理论构建的一个简单脚本实例： ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerDiscreteScheduler import torch model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" scheduler = EulerDiscreteSampler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler).to("cuda") prompt = "ink painting of a bamboo forest under moonlight, traditional Chinese art style" image = pipe(prompt=prompt, num_inference_steps=50, guidance_scale=8.5).images[0] image.save("output_ink_painting.png") ``` 这段代码展示了如何初始化管道并执行推理流程，其中包含了自定义提示语句描述目标对象及其环境氛围等内容属性设定项。同时设置了步数为50次、导向比例因子取值接近最佳实践区间上限附近的位置以便更好地捕捉到预期样式特征。 ---
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