大家好,我是画画的小强
AI绘画工具 **Stable Diffusion(SD)**以其强大的图片生成能力被越来越多的爱好者使用,而LoRA技术,作为SD中的一个关键组件,为创作者提供了更多的灵活性和控制力。今天,我们将推荐几种功能性LoRA,看它们如何帮助创作者实现更加精细和个性化的图像生成。
Age Slider(年龄调整)
Age Slider年龄调整lora可以通过改变lora的权重值可以方便的控制人物年龄。权重值范围在-5—+5之间,权重值越大则人物的年龄就越大。作者推荐值在-1~+4之间。
模型下载: https://civitai.com/models/128417?modelVersionId=143150
注意:如无法下载请看下方扫描获取哦
提示词:
lora:age_slider_v6:3,1girl,solo,smile,short hair,looking at viewer,realistic,hat,upper body,nail polish,grey background,black hair,black headwear,simple background,dress,black dress,grin,collarbone,teeth,sleeveless,bare shoulders,makeup,
不同权重图示:
Clothing Adjuster(衣服增减)
衣服增减调整lora可以调节所绘制人物衣服多少。通过将LoRA权重从-1调节至+1,可以实现绘制人物衣服的逐步减少。权重设置为+1不建议使用。
模型下载: https://civitai.com/models/88132?modelVersionId=117151
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提示词:
lora:ClothingAdjuster3:-1,1girl,solo,looking at viewer,black hair,brown eyes,outdoors,upper body,smile,
不同权重的图示:
Zoom Slider(距离调整)
通常我们可以通过设置full body(全身)或者upper body(半身)等提示词来控制人物图片的生成,但有时会发现这些提示词生成的图片不太符合预期。这时就可以使用Zoom Slider lora来控制生成画面的远近。权重值范围在-7~7之间,权重值设置的越小人物越接近全身。
模型下载: https://civitai.com/models/114460?modelVersionId=123732
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提示词:
1girl,solo,realistic,blonde hair,long hair,blue eyes,looking at viewer,water,lips,white t-shirt,sunlight,lora:zoom_slider_v1:-7,
不同权重的图示:
功能性LoRA模型在Stable Diffusion中的应用,不仅提高了创作效率,也为艺术创作带来了更多可能性,后面会继续推荐有意思的LoRA。
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总结
### 文章总结:《Stable Diffusion与LoRA技术助力AI绘画精细化》#### 引言
- 作者“画画的小强”介绍Stable Diffusion(SD)作为强大的AI绘画工具,并着重推介了其关键组件LoRA技术,该技术显著增强了创作者的个性化和精细控制能力。
#### 功能性LoRA模型推荐
1. **Age Slider(年龄调整)**
- **功能**:通过调整LoRA的权重值(-5—+5),灵活控制人物年龄。推荐值在-1~+4之间。
- **模型下载**:在Civitai平台提供了下载链接
- **示例提示词**:结合年龄调整的LoRA与各种详细描述词汇,生成不同年龄段的人物画像。
- **图示**:展示了不同权重下的年龄变化效果。
2. **Clothing Adjuster(衣服增减)**
- **功能**:利用LoRA的权重调节(-1~+1,但不推荐+1),动态增减绘制人物穿着的衣服量。
- **模型下载**:同样给出了Civitai的下载链接
- **示例提示词**:通过调整权重和描述,展现人物不同穿着状态。
- **图示**:演示了随着权重变化,衣物增减的效果。
3. **Zoom Slider(距离调整)**
- **功能**:解决常规提示词无法满足的远近景控制问题,通过调整LoRA权重(-7~7),精确控制画面的远近感。
- **模型下载**:提供了Civitai平台的下载信息
- **示例提示词**:融合距离调整LoRA与具体描绘,生成不同透视感的人物图。
- **图示**:展示了权重变化对应的远近调整效果。
#### AIGC技术的广阔前景与学习资源
- **AIGC技术前景**:强调其将在游戏、计算领域实现更高效、智能、灵活的应用,与人工智能技术深度融合,影响深远。
- **学习资源汇总**:
1. **学习路线**:整理AIGC各领域技术点,帮助学习者系统地获取资源。
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3. **学习笔记**:推荐前辈整理的技术笔记,获取独到见解。
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5. **实战案例**:鼓励通过实际操作加深学习理解。
通过LoRA模型在Stable Diffusion中的应用,本文展示了AI绘画的精细控制与个性化创作路径,并展望了AIGC技术的美好未来,同时为学习者和创作者提供了丰富资源和实用指导。