当前位置:AIGC资讯 > AIGC > 正文

AI绘画Stable Diffusion | 手把手教你黑白照片上色

大家好,我是画画的小强

“ ai绘画,首先学会SD基本功能,再加上controlnet的控图能力,快速实现商业变现……”

最近流行老旧照片上色,大家把家里的黑白照翻出来,利用AI绘画技术重新给黑白照换成彩色。

复现拍照时的真实环境和衣服颜色,你别说,上色完还真能勾起那段尘封已久的美好回忆……

01、工具准备

这里依旧采用,stable diffusion AI绘画免费软件,加上controlnet这个插件的强大控制能力。

controlnet模型采用recolor模型,模型文件可看文末扫描获取

recolor模型文件名称:ioclab_sd15_recolor.safetensors

recolor模型存放位置:stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models

02、案例讲解

第一步,打开Stable diffusion webui的图生图界面,将图片拖拽进去,点击clip反推,得到图片提示词。

第二步,点击文生图,复制刚反推的提示词,采样方法选DPM++2M Karras,打开ControlNet v1.1.406界面,上传黑白照片。

第三步,控制类型,选择recolor(重上色)类型,会自动选择预处理器recolor_luminance和模型ioclab_sd15_recolor [6641f3c46]。

第四步,控制权重,保持默认参数,控制模式,选均衡balance。

第五步,点击生成。

至此,你已掌握把一张黑白照重新上色,成为彩色照片的技能。我们可以对比看下,上色前后的照片。

如果你想放大图片分辨率,让图片变得高清,可以打开高分辨率修复(Hires.fix),

选择放大算法R-ESRGAN 4+,重绘幅度输入0.1,其他保持默认参数

写在最后

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

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。

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!

三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

若有侵权,请联系删除

总结

### 文章总结:《AI绘画:用技术重赋老旧照片色彩,掌握SD与ControlNet 实现商业变现新途径》
#### 引言
- “画画的小强”分享AI绘画技巧,尤其是利用SD基本功能与ControlNet控图能力,实现黑白照片上色的商业应用潜能。
#### 流行趋势
- 近期AI旧照上色风靡,通过技术唤醒尘封的记忆,使黑白影像焕发新生。
#### 工具准备
- **核心工具**:
- **Stable Diffusion**:免费AI绘画软件
- **ControlNet插件**:增强图片控制能力,具体采用recolor模型
- **recolor模型文件**:`ioclab_sd15_recolor.safetensors`,存放于`stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models`
#### 上色流程(案例讲解)
1. **图生图界面导入照片**:拖拽黑白照片,通过CLIP反推得到图片提示词。
2. **设置文生图**:复制提示词,选用DPM++2M Karras方法,打开ControlNet界面上传照片。
3. **选择重上色类型**:在ControlNet中选recolor,自动匹配预处理器和模型。
4. **调整控制参数**:保持默认权重,选择均衡模式。
5. **生成彩色照**:点击生成,完成上色。
#### 高清化优化
- 为提高照片分辨率,可启用高分辨率修复(Hires.fix),采用R-ESRGAN 4+算法,设置适当重绘幅度。
#### AIGC技术与未来
- **发展前景**:预示AIGC技术将在游戏、计算等领域广泛应用,与人工智能技术深度融合。
- **学习资源**:提供AIGC学习路线、必备工具、视频教程合集、实战案例,助力学习者从基础到深入掌握前沿技术。
#### 结语
- 呼吁感兴趣者把握AIGC技术的黄金学习机会,通过多种学习方式和资源,全面提升自己在AI技术应用领域的能力,为未来职业发展打下坚实基础。
通过以上步骤和展望,本文不仅实现了老旧照片的重焕生机,更引领读者迈向AI绘画与AIGC技术的广阔未来。

更新时间 2024-08-06