Stable Diffusion【应用篇】【角色一致性】:如何从不同视角创造一致的人物角色?
大家好我是极客菌在艺术创作领域,保持人物角色的一致性至关重要。然而,如何从不同视角创造一致的人物角色往往是一项挑战。如今,借助Stable Diffusion的强大功能,你只需一键操作,就能轻松实现这一目标。本文将带你深入了解Stable Diffusion的角色一致性功能,助你轻松掌握这项前沿技术。Stable Diffusion是一款基于深度学习的图像生成模型,它能够在没有任何人类指导的情况下
大家好我是极客菌
在艺术创作领域,保持人物角色的一致性至关重要。然而,如何从不同视角创造一致的人物角色往往是一项挑战。如今,借助Stable Diffusion的强大功能,你只需一键操作,就能轻松实现这一目标。本文将带你深入了解Stable Diffusion的角色一致性功能,助你轻松掌握这项前沿技术。
Stable Diffusion是一款基于深度学习的图像生成模型,它能够在没有任何人类指导的情况下生成高质量、逼真的图像。与传统的图像生成技术相比,Stable Diffusion具有更高的生成质量和更快的生成速度。
您是否需要从不同的视角创建一致的 AI 角色?例如下面的图片效果。
一. 实现原理
制作一张同一个人物角色不同的视角网格图片,如下图所示。
使用ControlNet的Canny SDXL控制模型生成人物角色轮廓,如下图所示。
然后使用 IP Apadter FaceID Plus v2 从另一个参考图像复制面部。由于IP Apadter FaceID仅复制面部。它可以从参考图像中精确提取面部特征,因此可以准确地将面部转移到不同的视角。
二. 制作方法
【第一步】:大模型的选择
这里推荐使用:ProtoVision XL-High Fidelity-No Refiner,版本v6.6.0。
模型下载地址(需要的小伙伴可以文末自行扫描获取)
LiblibAI
【第二步】:提示词的编写
我们以上图中第一张图片为例来进行说明。
正向提示词
Prompt:character sheet, color photo of woman, white background, blonde long hair, beautiful eyes, black shirt
提示词:人物表,女人的彩色照片,白色背景,金发长发,美丽的眼睛,黑色衬衫
反向提示词
disfigured, deformed, ugly, text, logo
相关参数设置
-
采样器:DPM++ 2M Karras
-
采样迭代步数:20
-
图片宽高:1024*1024。
-
提示词引导系数(CFG):7
【第三步】:ControlNet的设置
这里我们需要配置2个ControlNet单元。
ControlNet单元0:canny控制模型配置
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:diffusers_xl_canny_mid
-
控制权重:0.4
-
引导介入时机:0
-
引导终止时机:0.5
ControlNet单元1:Ip-Adapter控制模型配置
相关参数设置如下:
-
控制类型:选择"IP-Adapter"
-
预处理器:ip-adapter_face_id_plus
-
模型:ip-adapter-faceid-plusv2_sdxl
-
控制权重:0.7
-
引导介入时机:0
-
引导终止时机:1
【第四步】:使用 ADetailer 自动修复脸部
由于图片中人脸较多,需要开启ADetailer修复脸部。模型选择:face_yolov8n.pt
【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。
三. 相关说明
(1) 这里使用的ControlNet canny和Ip Adapter控制器都是基于SDXL的,所以大模型的选择必须是基于SDXL的大模型。
(2)由于网格呈现的主要是人物头像,所以上传的图片最好也是人物肖像照片。全身照出来的效果可能并不是特别理想。
(3)自由定制化:在上面的制作过程中,我们只需要更改Ip Adapter的图片即可,也可以结合自己的需求修改正向提示词。
(4)如果脸部与图片不符
-
增加IP Adapter的控制器权重
-
降低 Canny ControlNet 的控制权重和引导终止时机
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