【Stable Diffusion案例教程】视觉运营海报制作(以天猫为例)

本文以天猫视觉运营海报为例,详细解析使用Stable Diffusion(SD)制作电商海报的流程。首先通过图生图功能上传白底产品图,结合ControlNet插件精准控制主体结构(如canny边缘检测),利用关键词描述场景风格(如“3D质感、自然光”)并搭配大模型(如ReV Animated或筑梦工业XL)及Lora模型(如C4D几何背景)生成初稿。通过调整重绘幅度(0.3-0.7)平衡创意与细节,使用SD Upscale进行高清修复,最后在PS中完成产品融合、去除瑕疵及排版优化,实现高效商业设计落地。


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在这里插入图片描述


本次视觉运营海报以“天猫”为例,进行完整海报的制作。

👇下面是本次要制作的图片效果👇

—— ·①· ——

制作蒙版

还是和上次的教程一样,先要有一张蒙版,因为我做的是天猫的海报,所以主体物是天猫的Logo,这里我选择去花瓣网直接找天猫的logo标志

打开 Photoshop 新建空白文件设置尺寸512×768、512×960,有自己尺寸的填自己尺寸,设置完成后,把下载下来的logo文件拖进来,

把logo从上面这样👆

处理成下面这样👇

最后导出为jpg图片

—— ·②· ——

打开软件

打开Stable Diffusion软件,准备好模型ReVAnimated_v122,以及名为**:fd+map场景的Lora。(在文章最后有下载地址)**

提示词文本框填入我们要生成的提示词

map\(style\),In the middle is the glass window of a clothing store,through which you can see the clothes in the store,blue walls,some grass,the road,the outdoors,the glass window,there are shirts,jackets,white shirts,hangers in the window,high quality,masterpieces,lora:fd+map场景lora\_v1.0:0.7,

反向词:

over sharpening,dirt,bad color matching,graying,wrong perspective,distorted person,Twisted Car,NSFW,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,(monochrome),(grayscale),blurry,signature,drawing,sketch,text,word,logo,cropped,out of frame,vehicle,EasyNegative,

—— ·③· ——

**参数设置
**

**采样方法:**DPM++ 2M Karras

**迭****代步数:**25

**高分辨率修复:**4x-UltraSharp 2倍 重绘幅度0.5

**宽高:**512×768

ControlNet:

将刚才制作好的蒙版图放进单元0,选择Canny(硬边缘)控制类型,canny预处理器,canny_fp16模型,其余默认。

**—— ·④· ——**

最后挑选合适的图片

**—— ·⑤· ——**

将得到的图片放进PS后期修图+排版

如果图片色调不好可以微调亮度和对比度

接下来我们要去找这些素材,这里我直接去花瓣搜索天猫,得到了下面的素材,简单排版后得到最终效果图片。

排版没有技巧,不会可以看看别人的。


感谢您看完整篇教程,如果觉得教程内容还不错的话请记得点个大大的赞!

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### Stable Diffusion项目和案例研究 #### 文本到图像生成 Stable Diffusion能够根据输入的文字描述自动生成对应的图片。如,当给出一段描述“一只穿着红色衣服的小猫坐在蓝色沙发上”,该模型可以创建一张符合此描述的高清图像[^3]。 ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" device = "cuda" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to(device) prompt = "A small cat wearing a red dress sitting on a blue sofa." image = pipe(prompt).images[0] image.save("output_image.png") ``` #### 图像修复 (Inpainting) 对于有损坏或者缺失部分的图片,通过指定mask区域并提供上下文提示词,Stable Diffusion能有效地填补这些空白处的内容,使整个画面更加完整自然[^1]。 #### 超分辨率增强 借助于`sd-webui-additional-networks`插件的支持,Stable Diffusion还可以集成其他先进的超分算法比如RealESRGAN来提高低质量图片的质量,在保持细节的同时放大其尺寸而不失真[^2]。 #### 实际应用案例 - **艺术创作**:艺术家们利用这一工具探索新的视觉表达方式;一些在线平台也提供了基于Stable Diffusion的服务让用户轻松制作个性化的艺术品。 - **影视行业**:用于预览场景布置方案或是角色造型设计之前的概念草图绘制工作,节省了大量的时间和成本。 - **产品设计**:帮助设计师快速迭代外观设计方案,并直观展示给客户看,加速决策过程。
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