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Stable Diffusion【应用篇】【城市地标冰淇淋】:这样的冰淇淋城市地标,谁不爱呢?附教程

大家好我是安琪!!!

Stable Diffusion,这款创新的AI绘画工具,带给你无限创意和乐趣。现在,让我们一起探索Stable Diffusion在城市地标冰淇淋创作中的应用,让你的城市地标焕发新生,变成诱人的冰淇淋造型。

夏日的热浪一波接一波,但有了冰淇淋,高温也变得不那么可怕。想象一下,在炎炎夏日,手捧一杯冰凉的冰淇淋,那细腻的口感、甜蜜的味道,瞬间带走了所有的炎热和烦躁。最近,在某书上,关于冰淇淋的地标建筑创意图片异常火爆,互动点赞数据惊人。我们今天就来体验一下使用SD来实现地标建筑转绘冰淇淋风格的制作方法,我们先看一下效果。

一. 使用可灵AI文生图生成地标建筑图片

在制作冰淇淋主题的地标建筑图片前,我们需要准备好地标建筑的图片。这里我们使用快手的可灵AI图片制作地标建筑。

这里我们提供一个通用提示词模板:

提示词:【地标建筑名称】,全身,【颜色可选】,近景【或中景】,写实,8K,超高分辨率

这里我们以"武汉黄鹤楼"地标建筑为例:

提示词:武汉黄鹤楼,全身,近景,写实,8K,超高分辨率

图片宽高设置为默认1:1,生成的图片大小为1024*1024。

随机抽取一张图片,后面我们以这张图片为基础制作冰激凌主题的地标建筑图片。

二. 冰淇淋地标建筑的制作方法

【第一步】:大模型的选择

这里推荐使用:ReVAnimated,版本v122。

模型下载地址(可自行扫描获取)

LiblibAI

【第二步】:提示词的编写

核心关键词:ice cream(冰淇淋)、各种颜色组合

正向提示词

Prompt:(ice crean:1.2),GelatoStyle,light green,pink,white,blue background,

masterpiece,best quality,3D rendering

提示词:

(冰淇淋:1.2),GelatoStyle,浅绿色,粉色,白色,蓝色背景,

杰作,最佳质量,3D渲染

反向提示词

NSFW,(low quality, worst quality, lowres:1.1),text,patreon,watermark

相关参数设置

采样器:DPM++ 2M Karras

采样迭代步数:30

图片宽高:1024*1024

提示词引导系数(CFG):7

【第三步】:Loar模型的设置

这里我们使用2个关于冰淇淋风格效果的loar。

loar1: 2.5DGelato Style

LiblibAI

触发词:GelatoStyle

loar2: 冰淇淋质感/冰淇淋球

LiblibAI
触发词: ice cream

这里我们将2个loar的权重都设置为0.5。

【第四步】:ControlNet的设置

这里我们使用2个ControlNet单元。

ControlNet单元1:canny控制模型用于控制画面线条的一致

相关参数设置如下:

控制类型:选择"canny(硬边缘)"

预处理器:canny

模型:control_v11p_sd15_canny

ControlNet单元1:Depth控制模型用于控制画面元素前后关系一致

相关参数设置如下:

控制类型:选择"Depth(深度)"

预处理器:depth_leres

模型:control_v11f1p_sd15_depth

【第四步】图片的生成

点击【生成】按钮,我们来看一下最终生成的图片效果。

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。

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总结

### 文章总结:《Stable Diffusion赋能城市地标冰淇淋创意》
**作者开场**:
安琪热情地与大家打招呼,引入了Stable Diffusion这款创新的AI绘画工具,旨在通过其功能展现无限创意和乐趣,特别是在将城市地标转换成冰淇淋造型的创新应用上。
**背景介绍**:
夏日炎炎,冰淇淋成为了解暑神器。近期,冰淇淋与地标建筑结合的创意在社交媒体上大热,激发了我们的创作灵感。本文将分享如何使用Stable Diffusion(SD)及可灵AI工具,将地标建筑转换为冰淇淋风格图片的具体步骤。
**制作流程**:
1. **获取地标建筑图片**:
- 使用可灵AI图片生成工具,通过设定提示词(如“武汉黄鹤楼,全身,近景,写实,8K,超高分辨率”)获取所需的地标建筑图片。
2. **冰淇淋地标建筑制作方法**:
- **选择大模型**:推荐使用ReVAnimated的v122版本。
- **编写提示词**:包括正向(如“(ice cream:1.2), GelatoStyle, 浅绿色,粉色…”)与反向(“NSFW, (low quality…)”)提示词,并设置相应的参数和采样步数。
- **配置LoRA模型**:应用两个LoRA模块(2.5D Gelato Style和冰淇淋质感/冰淇淋球),权重均设置为0.5,以增强冰淇淋效果。
- **利用ControlNet**:通过两种方式(canny控制线条一致和Depth控制深度)精细调整画面元素。
3. **图片生成**:
- 点击生成按钮,获得最终的冰淇淋地标建筑图片,呈现出众的创意和历史建筑的萌趣结合。
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**结语**:
通过本文的分享,希望读者能体验到Stable Diffusion带来的创作乐趣,并将这些技巧应用于自己的创作中,让城市的每一个角落都充满想象力与甜蜜感。

更新时间 2024-08-04