大家好，我是写编程的木木。
用具体的数字来衡量，假如国内ChatGPT的用户有1亿人，那么Midjourney的用户大约是GPT的十分之一，千万级的规模；而SD又是MJ的十分之一左右，也就是百万级。
而事实上，SD之所以最有可能成为新一代生产力工具，正是因为它有更强的可控性，即便Midjourney也难以望其项背。
而我要做的事，就是毫无保留的与各位分享实际案例和方法，希望有更多人看到SD的生产能力，进而有兴趣学习和使用。
这篇文章不会告诉你如何绘制更好看的小姐姐，相反，你可以从中学到一种新技能：即便足不出户，也能用Stable Diffusion绘制精美的电商产品图。 用到的模型插件等都已经打包好放在文章底部了，有需要的小伙伴可以自取。
具体而言，你会看到这样的过程：
一个随手拍摄的咖啡杯
如何变成这样
这样
或者是这样
制作全流程都在这篇文章里，跟着做，你也能学会。
在开始之前，我们先捋一捋制作思路：
从一张真实产品图开始——分割背景和产品——替换背景——调整尺寸和文字
拍摄真实产品图
别看一些MJ教程中用提示词出产品图，绕不开的问题是随机性太大。如果你的商品已经是实物，毫无疑问，必然货要对板。
首先你要拍摄若干张实物图，拍摄设备并不需要太高要求，手机相机都可以，唯一的要求是光线充足，细节清晰，就像下面这样：
虽然照片中放置商品的盒子沾满猫毛，但这并不重要，它提供了一个简单有效的参照物，在后面的制作流程中能极大地减少我们的修正工作量。
照片的处理工作还没结束，手机拍摄的照片分辨率超过3K，这样的分辨率在Stable Diffusion中处理难度太大，电商平台的商品详情页并不需要如此高的分辨率，所以我们要预先调整照片尺寸。
以手机拍摄的3024x4032为例。如果你的设备显存高于16G，那么你可以缩减一半，改成1512x2016；如果你的设备显存低于16G，我建议你一步到位缩小3-4倍，改成1008x1344或者756x1008，先出图，再扩精度。
万物皆可SAM
如果你看过我之前写的文章，就不难理解我对Segment Anything有多推崇。技术进步带来的直观变化，就应当是任何人都可以学会的效率工具。
左键选择要保留的图形，右键选择不需要的图形，然后点击预览，前后不过一分钟的时间，蒙板就已经做好了。
这一步工作还没完，为什么现在市面上一些基于SD制作的电商图工具出图效果并不理想，正是因为它们忽略的商品的相对关系。如果做出来的商品图让人看着一眼假，谁又会相信产品详情页的描述货真价实呢？
接下来这一段是重点：
原图导入controlnet，选择预处理器softedge_hed得到预览图
下载预览图，然后修改成下面这个样子：
这样，你就得到了一个主要产品和次要背景之间直接联系，这能为你后面的出图和修改节约大量的时间。
万事俱备，开始替换背景。
局部重绘
主模型推荐realisticVision或者majicmixRealistic
正向提示词，重点描述产品背景
(best quality),(masterpiece), (photorealistic:1.3),extreme detail, product photo,raw photo, coffee_shop background, day time,warm light, no human,
反向提示词，常规的反向embedding
bad-picture-chill-75v BadDream badhandv4 EasyNegative FastNegativeV2 ng_deepnegative_v1_75t UnrealisticDream,(coffee cup:1.5),
参数设置如下图
重绘幅度可以多尝试几次，有时降低幅度反而会有更好的出图效果。
Controlnet设置平平无奇，没什么特别需要调整的地方。
直接出图：
实测1363x1817分辨率直出，显存峰值占用21.6GB，建议低于24G显存的用户出图分辨率不要超过1K。
跑出一张图之后，你就可以多抽几次背景，或者继续修改提示词尝试，再或者按照之前介绍的扩图方法延展画面，最后加上必要的文字，一系列咖啡杯广告图就做好了。不清楚的地方可以回看前几期文章，这里就不再累述。
有些时候我们不止要有产品，还需要个代言人，最好还是能指定性别、年龄、肤色的代言人，怎么办？
好办！如果你看过画手的那篇文章就不难理解：你需要的并不是一个代言人，而是一张拿着产品的人像照片。
流程如下：
拍摄真人产品图
叫上你的同事或者亲朋好友，性别年龄都不重要，重要的是摆出pose
再一次，万物皆可SAM
别忘了手部特写，值得单独做个softedge_hed
万事俱备，开始重绘
主模型推荐realisticVision和photon（欧美面孔）或者majicmixRealistic（亚洲面孔）
正向提示词：
Best quality,masterpiece,ultra high res,raw photo,deep shadow,dark theme,(photorealistic:1.4),(1man,smiling),(fashion clothes:1.2),inspired by brutalist architecture,vibrant color palette,undertones,hart hand, (london street),(standing in front of starbucks coffee shop:1.3),(sfw:1.1),good fingers,good logo,(starbucks logo:1.3)
反向提示词：
bad-picture-chill-75v,BadDream,badhandv4,EasyNegative,ng_deepnegative_v1_75t,exposed, (nsfw:1.1), many fingers, many hands, (nsfw:1.1)(tatoo)
设置参数跟上面的案例差不多，区别在于controlnet是这样的：
如果你不放心身体姿态，多加一个openpose也未尝不可：
直接出图：
还是那句话，只要你成功做出了一张图，你就已经做出了无数张图。重复这个工作流，你可以制作出任意姿势的真人产品图，一次性生成十几张，慢慢挑就行了。
既然你已经看到了这里，我建议你也动手试一试。创作的快乐，真的难以想象。
写在最后
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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：用Stable Diffusion绘制电商产品图的教学指南**---
**作者介绍**：
- 作者是“写编程的木木”，致力于分享编程和AIGC相关的实际案例与方法。
**引言**：
- 通过对比ChatGPT、Midjourney和Stable Diffusion（SD）的用户规模，强调SD有望成为新一代生产力工具的潜力。
- 文章目标：分享用Stable Diffusion（SD）绘制精美电商产品图的实战经验，帮助更多人掌握并应用这一技能。
**教程内容概述**：
1. **现状分析**：
- 分析SD在可控性上的优势，使其成为比Midjourney更实用的生产力工具。
2. **准备工作**：
- 拍摄真实产品图片，确保光线充足、细节清晰，并根据显存容量调整图片尺寸。
- 强调使用SAM（Segment Anything）模型进行快速图片分割，提高工作效率。
3. **制作流程**：
- **分割背景与产品**：使用SAM工具快速分割背景与产品区域。
- **替换背景**：详细说明在Stable Diffusion设置中导入controlnet、选择主模型和预处理步骤，通过调整提示词和参数来生成理想的背景。
4. **进阶应用**：
- 讲解如何结合现实人物和产品，创建更真实的代言人产品图。
- 包括拍摄真人照片、分割人物与手部特写、使用特定主模型和Controlnet设置等步骤。
5. **实用技巧和参考**：
- 强调图像的分辨率应根据显存情况调整。
- 提示词的使用技巧（正向与反向提示词结合）和参数调整建议。
- 提供实际模型插件和软件工具包，方便读者实操。
**结尾寄语**：
- 鼓励读者动手尝试，享受创作的乐趣。
- 提供AIGC技术的未来发展前景展望，强调其对程序员等职业的重要性。
**额外资源**：
- 提供全套AIGC学习资料，涵盖学习路线、必备工具、学习笔记、视频教程和实战案例。
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**总结**：本文通过详细的步骤和实操案例，展示了如何使用Stable Diffusion来绘制精美的电商产品图，覆盖了拍摄、分割、替换背景和进阶应用等多个方面，具有较强的实用性和指导性。同时，文章还附带了大量的学习资源和工具包，为初学者和专业人士提供了全方位的支持。