OceanPen Art AI绘画系统 运营教程(三)2.10绘画全新界面升级

本文介绍了OceanPenArt的最新进展,包括前端用户体验的提升、MJ绘画分享功能、艺术字绘画体验,以及一系列AI绘画教程,如2.04版本的部署、系统源码和创作教程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在一个崇高的目标支持下,不停地工作,即使慢,也一定会获得成功。 —— 爱因斯坦

演示站点:     ai.oceanpen.art
官方论坛:     www.jingyuai.com

 一、前端用户界面全新体验

 

### MJ线稿 AI 上色工具与教程 对于使用AI技术对MJ(MidJourney)生成的线稿进行上色的任务,可以采用多种方法和技术来完成。以下是详细的解决方案: #### 方法一:结合Stable Diffusion (SD) 进行线稿上色 通过将MJ生成的黑白线稿作为输入图像传递给Stable Diffusion模型,可以实现高质量的颜色填充。具体操作如下: - 使用MJ生成所需的线稿并导出为PNG格式文件。 - 将该线稿导入到支持ControlNet插件的Stable Diffusion环境中[^3]。 - 配置ControlNet参数以指定边缘检测器或其他预处理算法用于解析线条结构。 - 设置合适的提示词(prompt),描述希望呈现的艺术风格以及颜色方案。 ```python from diffusers import StableDiffusionControlnetPipeline, ControlNetModel import torch controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-canny", torch_dtype=torch.float16) pipe = StableDiffusionControlnetPipeline.from_pretrained( "runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet, safety_checker=None, torch_dtype=torch.float16 ) line_art_image_path = "./path_to_mj_lineart.png" result = pipe(prompt="cute bunny girl wearing leather shoes in colorful environment", image=line_art_image_path).images[0] result.save("./colored_result.png") ``` 此代码片段展示了如何加载必要的库并通过调用`diffusers`中的管道对象执行基于控制网络(ControlNet) 的着色过程[^4]。 #### 方法二:借助在线服务或者专用软件 如果不想自己搭建复杂的环境,则可以选择一些现成的服务平台来进行自动化处理。例如OceanPen Art AI绘画系统提供了便捷的方式让用户上传自己的草图然后一键获得丰富的配色版本[^1];而其他类似的SaaS产品也可能提供相似功能但需仔细甄别其适用性和成本效益分析结果后再做决定。 另外值得注意的是,在选择任何第方解决方案之前,请务必确认它们能够满足项目特定需求比如分辨率要求、版权归属等问题以免后期引发不必要的麻烦。 --- ###
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