AI 字体海报10分钟速成指南！轻松搞定二十四节气运营设计

用 AI 生成艺术字是目前热门非常的一种设计方式，大家肯定在 Liblib 和某书上看到过很多这方面的作品，其中一些的效果真的很棒。而且 AI 生成素材的速度很快，加上文字排版就能成为一张海报，可以有效提高我们的设计效率。

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

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但在复刻此类图像的过程中，大家肯定遇到过不少问题：比如明明用了和作者一样的模型、提示词、生成参数和 Controlnet，生成的效果却不一样；或者目前只会复用别人分享的内容，当自己有一个新的主题时，不知道该如何调整模型和参数来获取想要的效果。

正好新一轮的二十四节气马上就要开始了，今天就以「立春」节气为例，为大家详细就介绍一下用 SD WebUI 生成 AI 字体海报的思路和技巧。

内容主要包括画布设置、字体选择、内容构思、Controlnet、Lora 模型选择 5 个部分，帮助大家理解如何针对性地调节优化图像效果。看完后无论遇到什么主题，相信你都能轻松搞定~

一、画布设置

生成字体海报时，必须用到 SD WebUI 中的 Controlnet 插件来控制字的外形，因此需要先准备一张字体线稿图。图像的画幅比以素材最终用途为准，比如海报可以设为 3:4 或 9:16，尺寸在 512-1024px 之间（尺寸太大会导致 SD WebUI 运行报错）。

二、字体选择

AI 字体海报中，文字占据了大部分的版面，是绝对的主体。

选对字体，不仅能让主题内涵传达更准确，AI 处理起来效果也会更好。「立春」作为传统节气，使用楷体、书法体最符合它的气质。并且要优先笔画较粗、字形清晰的字体，这样 AI 处理后文字才能保持较好的辨识度。

如果你会字体设计，可以自己手写，或对字形进行更有创意的改造，这样生成的 AI 作品也会别具一格。

现有字体除了直接使用，也可以适当进行 3D 立体或者透视处理，可以让字形更好地与画面融合。Adobe Ai 自带的 “3D和材质” 功能就非常好用，可以灵活调整字体的厚度、角度、透视等效果。记得先将字体调成一个比较浅淡的颜色，这样 3D 的效果会更明显。

文字的摆放位置、占画面的大小也需要在这一步进行考虑。文字太小会影响画面生成效果，因此最好占画面的三分二到二分之一；画面顶部或底部多预留有一些空白，方便后期还需要进行排版设计。

字体线稿图准备好后，可以导出为 JPG 或 PNG 格式。

三、内容构思

内容构思是字体海报制作中非常重要的一部分，它将直接决定提示词的内容和 Lora 模型选择。

以「立春」为例，作为二十四节气的一个节气，它预示着冬天的到来；同时它本身依旧处在冬季（每年 2 月 4 号左右），正是春节前后，此时天气依旧非常寒冷，很多地方可能还在下雪。因此立春时节并看不到杨柳、桃花、燕子这些东西，更合适的场景是红梅绽放、冰雪初融、新草才出等。

在此基础上，我们可以大致构想出海报的内容：

*红色的中式建筑，屋顶和四周还残留着白雪，周围有盛开的红梅花。河水已经融化，岸边长出了嫩嫩的青草。
*

然后初步确定提示词内容：

*(Masterpiece)， two Chinese architecture,on the small island,stone in the water, (Snow:1.3),(green grass:1.2) (Red plum blossom:1.3),blue water surface,(red Flowers tree), C4D,OC rendering,3D art,high-definition details,best quality,Realistic rendering details
两座中国建筑，在小岛上，石头在水中， （雪：1.3）、（绿草：1.2）、（红梅：1.3）、蓝色水面、（红色的花树）
*

字体海报以场景为主，基本不会出现具体的人，所以我们可以先选择一些与春天、节气、场景为主的 lora 模型，测试提示词的初步效果。考虑需要和 Controlnet 配合，推荐选择「基础算法 v1.5」和「基础算法 XL」系列的模型。

模型链接：

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四、Controlnet控制

提示词和 Lora 初步确定好之后，就可以上传 Controlnet 控制图了。我选择的文字呈现方式是正面躺倒，带一点透视，这样正好可以生成一个俯视的画面。画面比例是 9:16，尺寸是 512*912 px。

对字体海报设计来说，主要会用到的 Controlnet 控制类型有2种：线条控制和深度控制。其中线条控制又可以细分为 Canny、SoftEdge 、Lineart 三种，它们提取的线稿效果各有不同，由此塑造的画面效果也会有差异，因此需要测试对比后，才知道哪种控制方式最合适。

以**[【3D电商模型】**为例，在提示词、生成参数都相同的情况下，不同控制条件生成的画面分别为：

从对比可以看出，SoftEdge、Lineart 和 Depth 的控制效果都可以，且前两种更能准确控制文字的外形，所以可以先从 SoftEdge/Lineart 开始测试。

如果你想准确控制物体外形，让文字与周围有完整的边界，Controlnet 权重可以设为 1 或者更高；

如果想文字与场景有更自然的融合，则可以将权重适当调低（0.7-0.9），控制完结步数也可以稍微提前，这样可以留给 AI 一些自由发挥的空间，让画面整体更和谐，而且有时候也会让画面的质感更好。

线条控制和深度控制可以结合使用，推荐以 0.4 / 0.8 / 1.2 的梯度进行测试，比如双 0.8，双 0.4，一个0.4一个0.8 等，可以直观看出图像间的生成差异。

但如果你在探索一种新的呈现风格，那么建议先从单一 Controlnet 控制开始测试，再根据效果修改参数，以及确定是否需要加另一种 controlnet 进行联合控制。如果一开始就上多重控制，效果不好的话不方便后续进行调整。

五、Lora 风格控制

在确定合适的 Controlnet 控制类型后，就可以分别测试不同 Lora 模型的生成效果，然后选择效果较好的进行优化。依旧推荐大家从单一模型开始，然后有针对性的叠加新的模型，这样我们对每一步操作的影响都有直观感受，调节效果时思路也会更清晰。

以前面选择的 4 款 Lora 模型为例，它们的测试结果分别为：

从测试结果可以看出，【3D电商场景】、【墨梅听雪】和 【节气插画】三个模型在整体效果上都不错，因此我们可以在它们的基础上进行下一步优化。

【3D电商场景】图像主要存在两个问题：① “立春”两个字体过于单调，② 绿草的质感不好。因此可以叠加一个建筑类的 lora，让文字部分可以更好地体现建筑特征；再加一个草地 Lora 模型，提升绿草的质感。当时选择了以下四个模型：

模型链接：
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经过测试，发现添加【电商草地场景_TIANGRASSLAND】和【新年场景_ 可爱黏土小镇】两个 lora 后，画面细节和质感得到了明显的提升。但是也出现了新的问题：“春” 字的部分总是无法形成完整的建筑，而是只有一个框架。

试过提升 lora 权重，但效果改善并不明显；有尝试改变 Controlnet 控制类型，分别测试了 Depth、Depth+SoftEdge、Lineart （Standard）、Lineart +Depth 四种方案，其中双 CN 控制效果都很差，最后确定 Lineart （Standard）可以有效解决文字只显示框架的问题，并且 Lineart 控制权重在 1.2 左右时，效果最好。

于是在单 Lineart 控制的基础上，不断调试三个 Lora 的权重，最后确定出下面这个比例是最合适的：

然后就是在此基础上，不断抽卡生成，然后对提示词或Lora 权重进行微调，直到得到满意的结果。

图像生成信息：

【节气插画】也是同样的思路进行调整的，在单 lora + SoftEdge 的基础上，做出了一下调整：

\1. 另外添加了【国潮风格插画】、【春节沙盘】两个 lora，提升画面细节和完整度；

\2. 改用 Lineart （Standard）提取线条特征，然后添加了 Depth 让画面立体感更强。

\3. 不断调整三个lora的权重占比，让画面效果呈现最和谐的状态。

调整后的结果如下：

图像生成信息：

最后我还简单测试了一个新的 lora 搭配，效果也不错，同样将提示词分享给大家：

Lora 效果的调整的过程可能很快，也可能很慢。但只要思路清晰，最终总是能得到一个较好的结果。生成好的素材可以在用 AI 对局部细节进行微调，或者Ps 修理一下细节，然后加上排版，关于立春的三张海报就完成了~

最后再总结一下 AI 字体海报的制作要点：

1. 根据主题，确定主体文字内容、字体选择、文字呈现样式、摆放位置等；
2. 提前做好画面构思，确定画面涉及的场景、元素以及色调；
3. 根据画面构思，确定提示词内容，并初步挑选 3-4 个 Lora，结合不同 Controlnet 类型，测试出图效果；
4. 以上一步测试效果较好的图像为基础，有针对性地进行调整，包括：添加新的 lora 提升画面细节完整度；调整 Controlnet 选择及权重；调整不同 Lora 权重，提升画面效果与质感。

等你熟悉这些操作后，会逐渐累积控制画面效果的独家经验和感觉，你的思路会越来越清晰，风格控制对你来说也会变成一个很容易的事情。

比如你会发现某些模型特别好用，基本可以适配任何主题；有些模型可以有效提升画面细节或质感；或者某些模型放在一起就一定会“打架”，使图像生成效果变得很差；也会大概了解一个问题是通过 lora 解决比较好还是用controlnet 解决比较好。这些都是亲自试过之后才能得到的经验。

那么以上就是本期“AI字体海报”制作的相关分享，推荐大家先去拆解一些优质 AI 字体海报的生成过程，弄清楚每个 Lora、Controlnet 以及它们权重变化对画面产生的影响；有了一些了解后，再尝试自己从零来开始生成一种全新风格的字体海报，相信你一定会有新的收获。
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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