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使用 Stable Diffusion 实现一键换衣保姆级教程

第一步:安装 Segment Anything

启动 Stable Diffusion (以下简称:SD)

打开 SD WebUI 面板

如下图切换到:扩展Tab页 ->可下载->取消本地化、已安装选项,点击:“加载扩展列表” 按钮以刷新

搜索框输入:sd-webui-segment-anything,点击后面的安装按钮

注意:由于我已安装,所以搜索出的状态是已安装,对于已安装的,请直接跳转到第二步后继续

安装完成后,切换到:扩展Tab页 ->已安装,查看是否有 sd-webui-segment-anything

5.1.如有,则点击 应用更改并退出 按钮,等待重启完成

5.2.如没有,则 重复第3/4步骤

SD 重启完成后,切换到:图生图Tab页,下拉到页面最底端,查看是否有 Segment Anything

6.1、如果有 Segment Anything,则说明 Segment Anything 已安装成功

6.2、如果没有 Segment Anything,则说明上述步骤中有地方出错了,请查看 SD 窗口日志,查找具体出错原因或重新执行上述步骤

第二步:下载 Segment Anything model

至此,才成功一半,因为还没有下载 Segment Anything 所需模型,没有模型是无法进行图像分离的

注意:由于我已下载模型,因此此处有模型(对于已有模型的,请直接跳转到第三步后继续),而未下载模型时,此处为空

Segment Anything 模型下载

2.1.访问 sd-webui-segment-anything

**2.2.**拉到中间位置或直接使用 Ctrl+f搜索 sam_hq_vit,其中1/2两者下载其一即可,当然,占用空间越大效果越好,如果空间足够建议下载1(2.57G)

下载完成后,将下载好的.pth文件拷贝到 extensions\sd-webui-segment-anything\models\sam 目录下

拷贝完成后,点击如下图所示的刷新按钮,即可看到刚下载的模型已出现在模型列表中

第三步:上传图片,制作蒙版

上传图片(点击选择需要上传的图片或直接拖拽图片)

上传完成后,点击鼠标左键选择需要保留的位置(黑点表示),点击鼠标右键选择不需要保留的位置(红点表示),之后再点击 预览分离结果

等待一会后会出现预览效果,查看是否有符合预期的结果

3.1.有符合预期的结果,请直接跳到第四步后继续

3.2.没有符合预期的结果,重新执行2步骤,即重新点选位置,直到有符合预期的结果为止

第四步:确认预览并发送到重绘

选择最满意的一张(0代表第一列,1代表第二列,2代表第三列)

勾选 复制到局部重绘和图生图的 ControlNet 局部重绘

点击 发送到重绘蒙版

会发现自动向上混动到 图生图 位置(空白不用管,SD 显示问题导致)

向下滑动并找到 ControlNet,展开

按照如下图所示选项操作:勾选 启用、完美像素模式,控制类型选择 局部重绘,预处理器选择 inpaint_global_harmonious,模型选择 control_v11p_sd15_inpaint

上滑到提示词输入框位置,填下想要的衣服颜色,如:蓝色连衣裤(blue jumpsuit),之后点击生成

等待一会后,就会在生成图区域生成改变后的衣服

注意:第三步中除了手动选择蒙版区域外还可以使用 GroundingDINO(不用手动选择,只需要在提示词位置输入想要的蒙版位置即可,至于具体实现,待下节分享)

写在最后

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。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

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总结

**本文总结**:
本文详细介绍了如何通过Stable Diffusion(简称SD)安装和使用Segment Anything进行图像分离和编辑的过程。首先,需要安装SD和sd-webui-segment-anything插件扩展;其次,需下载Segment Anything模型,并将其放置在正确的目录下。之后,指导性地演示了如何通过 izayza 选择图像中的区域并生成蒙版,以及如何将这个蒙版用于重新绘制图像,如替换图像中衣物颜色。
在介绍了实际操作的每一步流程后,还展望了AIGC技术(即人工智能生成内容)的广阔发展前景,认为这一技术将在游戏和计算领域具有更广泛和高效的应用。此外,文中还提供了学习AIGC技术的相关资源和工具的免费分享,包括学习路线、必备工具、学习笔记、视频教程和实战案例等,以帮助感兴趣的人更深入地了解和掌握这一前沿技术。
**关键词**:
* Stable Diffusion(SD)
* Segment Anything
* 图像分离与编辑
* 人工智能生成内容(AIGC)
* 技术资源分享

更新时间 2024-07-15