大家好，我是程序员晓晓
今天我们开始学习AI绘画Stable Diffusion 中图片转绘的教程分享，图片转绘有很多不同的应用场景，比如图片转线稿，图片转插画，图片转漫画等。这也是AI绘画在实际场景中一个比较常见的应用方向之一。这里我们以图片转线稿的制作方式开始。
我们先看一下图片转线稿的效果图。
一. 图片转线稿的制作方法
【第一步】：大模型的选择
这里推荐使用：ReVAnimated，版本v122。
模型下载请看文末扫描免费获取哦
【第二步】：提示词的编写
正向提示词
Prompt：lineart,line drawing,sketching,blank and white,clean white background,masterpiece,best quality
提示词：线条艺术，线条画，素描，空白和白色，干净的白色背景，杰作，最好的质量
反向提示词
negative
相关参数设置
采样器：Euler a
采样迭代步数：20
图片宽高：512*768 （和需要转绘的原图片保持一致）
提示词引导系数（CFG）：7
【第三步】：Loar模型的设置
这里介绍几个目前使用量最多的LORA模型：
Lora1: 动漫AnimeLineart/Manga-like，版本为v3.0manga-like
无需触发词。
Lora2: 线稿模型-照片转绘-2.0
触发词：line, monochrome,greyscale
Lora3: 线稿，lineart，线条库，手绘
无需触发词。
以上三款Lora模型下载请看下方扫描免费获取哦
这里我们使用Lora1动漫AnimeLineart模型即可，将权重设置为1。其他的loar模型大家可以自由尝试。
【第四步】：ControlNet的设置
相关参数设置如下：
控制类型：选择"Lineart(线稿）"
预处理器：lineart_realistic
模型：control_v11p_sd15_lineart
控制权重：1
【第五步】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。
二. 使用ControlNet的softedge（软边缘）控制模型****
除了使用ControlNet的lineart(线稿)控制模型之外，还可以使用ControlNet的softedge（软边缘）控制模型。
我们来看一下图片的生成效果。
我们再看一下其他图片的对比。
三. 相关说明
（1）使用ControlNet的lineart模型实现图片转绘出来的线条有时候比较细，线条不是特别明显，可以多次抽签看一下效果。
（2）目前测试下来，关于真人图片转绘效果较好，但是建筑物的转绘，个人感觉还有提升优化的空间。
（3）提示词中使用了线条和颜色的关键词lineart,line drawing,sketching,blank and white,clean white background。
如果只使用lineart，生成的图片仍然有可能带彩色。
以上教程中所用到的模型我都准备好了，感兴趣的小伙伴可以看下方扫描免费获取哦！
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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
**文章总结：AI绘画Stable Diffusion之图片转线稿教程与AIGC技术展望****内容简介**：
本文由程序员晓晓分享，主要讲解了使用AI绘画工具Stable Diffusion实现图片转线稿的制作方法，并展望了AIGC技术的未来发展前景，同时提供了丰富的AIGC学习资源。
**一、图片转线稿教程**
1. **步骤概览**：
- **选择大模型**：推荐ReVAnimated v122。
- **编写提示词**：正向如线条艺术、素描等；无反向提示词。
- **设置参数**：采样器、迭代步数、图片尺寸、CFG值等。
- **应用LORA模型**：选用动漫AnimeLineart模型，并设置权重。
- **配置ControlNet**：选择线稿控制类型，分配权重。
- **生成图片**：查看最终转绘效果。
2. **进阶技巧**：
- 使用softedge模型控制软边缘效果，增强转绘自然现象感。
- 针对不同图片（如真人/建筑物）调整参数，优化转绘质量。
**二、AIGC技术展望**
1. **广泛应用前景**：
- AIGC技术将提升游戏和计算系统的效能，实现更智能、更灵活的功能。
- 与人工智能技术相结合，在各大领域深入发展，影响深远。
2. **学习资源**：
- **学习路线**：涵盖AIGC所有方向的技术知识点，资源全面。
- **必备工具**：整理好安装即可用的软件工具，便于上手。
- **学习笔记**：获取前辈的详尽笔记，启发不同思考路径。
- **视频教程**：观看零基础到深入的视频教程，加速学习进程。
- **实战案例**：通过实操案例，将所学应用于实际操作中。
**总结**：本文不仅详细指导了如何通过Stable Diffusion进行图片转线稿的操作，还展望了AIGC技术的广阔发展前景，并贴心提供了全方位的学习资源和工具，助力读者在AI领域中不断进步。