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照片转插画

回答

以下是关于照片转插画的相关内容:

使用 SD 生成简笔水彩风格插画

  • 大模型和 lora 的组合:首先使用大模型“Flat-2D Animerge”,适合生成卡通动漫图片,官方建议 CFG 值在 5 或 6(使用动态阈值修复可拉到 11)。搭配两个 lora,“Chinese painting style”可增加中国画水彩风格效果,权重设置为 0.4;“Crayon drawing”能添加简单线条和小孩子笔触,权重设置为 0.8。
  • 操作步骤:将图片丢到标签器中反推关键词,发送到“文生图”。正向提示词末尾添加上述 lora。设置尺寸,重绘幅度开 0.5 可让 AI 更自由发挥,想接近原图可降低数值。将图放入 controlnet 中,选择 tile 模型,权重为 0.5,控制模式选择“更注重提示词”。

制作原创卡通插画: 若要创作原创卡通插画,不使用 controlnet。仍使用上述大模型和 lora 搭配,调整提示词,如“一个女孩坐在沙发上,吃西瓜,看电视,夏天”。完成后若有小瑕疵,如西瓜部分可使用“创成式填充”让 AI 画好,脚的部分若 AI 处理不好可用画笔修复。

如果想要这些模型和 lora,可以添加公众号【白马与少年】,回复【SD】获取。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【SD】简笔水彩风格插画

今天给大家推荐一个大模型和lora的组合运用,可以生成一些类似简笔水彩风格的插画。首先是这个大模型“Flat-2D Animerge”,适合生成一些卡通动漫的图片。官方建议CFG值在5或6比较好。(如果使用动态阈值修复的话,可以拉到11)还有两个lora,一个是“Chinese painting style”,这个可以增加一些中国画水彩风格的效果。还有一个lora是“Crayon drawing”,它可以给画面添加一些简单的线条和小孩子的笔触。接下来,我们使用这三者的组合,将下面这张图片转换为简笔水彩风格吧。将图片丢到标签器中,反推出关键词,然后发送到“文生图”。在正向提示词的末尾,添加上这两个lora,“Chinese painting style”权重设置为0.4,“Crayon drawing”权重设置为0.8。尺寸按照参考图设置好,重绘幅度开0.5可以让AI更自由发挥一点,如果想和原图更接近,可以降低数值。将图放入controlnet中,选择tile模型,权重为0.5,控制模式选择“更注重提示词”。这里的权重主要会影响画面的复杂度,数值越高,细节越多,数值太低的话,会和图像差得比较远。点击生成,这样一幅简笔水彩风格的插画就完成了,是不是很治愈呢?

Stuart: 炉石抽卡机coze bot大揭秘

1.选相对比较清晰的卡牌的图,用PS抠一个出来,把卡牌描述部分都涂掉,把卡牌插画内容抠掉留空.然后多找点不同类型的,一样抠出来.以下是传说卡的示例.PS:这里特别感谢我的好朋友@陈慧凌,是她帮忙抠的图,要是没有她,我只能挠头干瞪眼😂1.有了底图,开始想办法做插画,常用的炉石风格的插画有两类,MJ提示词如下2.这是比较明快的卡通画风,用于绘制简单的角色和生物1.这是比较扁平的画风,通常用于绘制严肃的场景和复杂的人物需要对提示词进行修改和抽象,将里面MJ专有的参数去掉,测试下coze的图像流会画出啥来,只有coze的画风能做到炉石的画风,这个bot才可行:很显然,画风非常接近,赞!1.既然效果可以,图像流开起来,核心是运用叠图节点,将抠好了的卡套,叠到这个插画上,再用添加文字节点,将文字添加到图上,卡牌描述的文字.添加文字只能一行一行的添加,为了简单起见,统一采用3行格式,连续添加文字3次.这里对位置,大小的校正,是个苦力活,努力让插画的尺寸占满抠图框,却又能将主体完整展示出来.分步执行后的效果如下:

【SD】简笔水彩风格插画

当然,这是在有参考图的情况下,我们对原图进行的风格化转变。如果你想要画出原创的卡通插画,就可以不使用controlnet。我们还是使用这个大模型和lora搭配,只不过调整一下提示词,这里我将提示词调整为“一个女孩坐在沙发上,吃西瓜,看电视,夏天”。完成后有些小瑕疵,比如手里西瓜的部分,还有脚的部分。送到ps里后期修复一下,西瓜的部分可以使用“创成式填充”,让AI帮你画好。脚的部分有点难,AI搞不清楚结构,那就用画笔修一下好了,毕竟是简笔画,对细节要求不是很高。这样,一幅还蛮有意思的小插画就做好啦。以上,就是关于简笔水彩风格绘画的介绍,你学会了吗。如果想要这些模型和lora的话,可以添加我的公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。-END-白马与少年Stable Diffusion、Blender等学习心得分享139篇原创内容(持续更新中)公众号微信扫一扫关注该公众号

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照片修复
以下是关于照片修复的相关知识: 图像高清修复与无损放大的流程通常分为三部分: 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率图片,因其处理时间长。 图像高清修复:使用 Iceclear/StableSR 等模型进行高清修复并 2 倍放大,搭配 Stable SR Upscaler 模型和合适的提示词,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear),反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)等。 图像高清放大:用 realisticVision 底膜进行二次修复,使用提示词反推 node 提取画面提示词,搭配 tile ControlNet 提升细节感,再用合适的高清放大模型二次放大。 用 AI 给老照片上色: 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,在显存不够时将图片放大。 可在 PS 里调整角度和裁切照片,然后上色。对于复杂照片,可放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,加入第二个 controlnet 控制颜色,如使用 t2ia_color 模型,关键词如蓝天、绿树、灰石砖。 将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法清晰人脸,五官重绘后,再将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍,切换到 sd2.1 模型修复,vae 选择 vqgan,可不写提示词以免干扰原图。
2024-11-06
老照片修复
以下是关于用 AI 给老照片上色的详细步骤和方法: 1. 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,在显存不够时放大图片。 2. 在 PS 里进行角度调整和照片裁切。 3. 对于人物照片还原,选择 realisian 的写实大模型,提示词直接描述颜色和对应内容。ControlNet 选择 Recolor,预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 4. 将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。 5. 把图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍,切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写以免干扰原图。 6. 对于复杂的照片,如人物多、场景复杂、像素低的,可先放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定颜色。还可加入第二个 controlnet 控制颜色,使用 t2ia_color 模型,给出简单关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”。 参考文章: 1. 2. 作者:白马少年,发布时间:20230910 19:00,原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw
2024-11-06
能修复老照片吗
AI 可以修复老照片。以下是一些相关的方法和工具: 可以使用 Stable Diffusion(SD)中的 controlnet 模型中的 Recolor 新模型为黑白老照片重新上色。提示词可直接描述颜色和对应的内容,ControlNet 选择 Recolor,预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。 把图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍,切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写以免干扰原图。 辅助工具方面: 本地工具放大:https://www.upscayl.org/download SD 放大:扩散模型可增加更多细节 开源工作流: 其他工具和网站: stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强 magnific 遥遥领先:https://magnific.ai/ Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 佐糖:https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型,能恢复老照片:https://github.com/TencentARC/GFPGAN ,在线测试地址:https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复:https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger:https://imglarger.com/ Let's Enhance:https://letsenhance.io/ Waifu2x:http://waifu2x.udp.jp/
2024-11-05