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Stable Diffusion【进阶篇】:黑白线稿上色

文末领取免费资料。

图片的线稿上色是指在黑白的线条草图或轮廓图上添加颜色。可以通过传统的手绘方式或者数字绘画软件来完成。今天我们就分享一下如何通过SD实现图片的线稿上色。我们先看一下图片的效果。

原图片

二次元模型上色图片

写实模型上色图片

下面我们来看一下具体的实现。
**【第一步】:**黑白线稿图片的生成

这里介绍2种生成黑白线稿图片的方法。

方法1:使用Midjourney生成。这里附上咒语,可以稳定生成黑白线稿图片。

A beautiful and cute princess, wearing princess dress, full body, line draft, stick figures, changes in line thickness, black and white color matching, line art, minimalist, flat illustration --niji 5 --s 250

生成图片效果如下:

方法2:使用动漫AnimeLineart LORA

该LORA模型的介绍可以参照:https://civitai.com/models/16014?modelVersionId=28907

正向提示词:masterpiece, best quality, a beautiful and cute princess, full body, clean white background, lineart, monochrome,

反向提示词:EasyNegative, badhandv4

大模型:Anything V4.5

VAE:Orangemix

采样器:DPM++ 2M Karras

采样迭代步数:20

生成图片的效果如下:

【第二步】ControlNet参数设置

预处理器:选择invert

模型:control_xxx_lineart

相关说明:lineart模型(5种预处理器)以及canny模型这类线条模型都可以实现的,大家可以多尝试体验一下。

【第三步】提示词的编写以及文生图相关参数设置

这里提示词可以只写图片中包含的元素以及图片质量的相关提示词即可。

提示词:A beautiful and cute princess, wearing princess dress, full body,

文生图相关参数设置

采样器:DPM++2M Karras

采样迭代步数:30

图片宽高:保持和上传的图片宽高一致或者定比例的放大或者缩小。

【第四步】大模型的选择以及图片的生成

不同的大模型生成的图片效果还是有差异的。这里我们选择不同的大模型来看一下效果。

原图

大模型:Anything v5 Prt

大模型:Anything v5 Prt下ControlNet使用canny模型

大模型:Counterfeit V3.0

大模型:CetusMix Coda2

大模型:墨幽人造人

大模型:chilloutmix

好了,今天的分享就到这里了,希望今天分享的内容对大家有所帮助。
文章使用的AI绘画SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了,有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

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

文章详细概括了如何通过AI技术(特别是SD工具)对图片线稿进行上色,并提供了详细的步骤和方法。介绍了两种生成黑白线稿图片的方法,即使用Midjourney生成或使用AnimeLineart LORA模型。随后,阐述了ControlNet参数设置、提示词的编写以及在不同大模型下图片生成的技术要点,展示了如何通过调整模型和参数获得不同的上色效果。
在分享实用技术的同时,文章还展望了AIGC技术的未来发展前景,强调其在游戏和计算领域内的广泛应用潜力,以及与人工智能技术的紧密结合对于程序员的重要性。
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更新时间 2024-07-20