以下是关于图生图时多参数脚本生图的详细步骤:
另外,相比于文生图,图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口,可通过图片给 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入后,文本输入框旁有两个反推提示词的按钮:CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru 可反推出关键词组。但反推的提示词可能有瑕疵,需手动补充信息。写好提示词后,调整宽度和高度使红框刚好匹配图片,最重要的是提示词相关性和重绘幅度这两个参数。
当我们对关键帧的图片试验完毕后的得到了满意的画面的时候我们就需要进行批量跑图了,这里我们来到图生图界面点击最下面的脚本按钮选择Ebsynth Utility这个脚本你会看到有很多参数,不用担心这里只需要简单的操作一下就可以了。第一个我们必须要要填写对应的工程文件路径这个路径和我们之前在插件填写的路径是一致的。接下载一个选项我们要注意一下就是Mask option这个选项。这个选项是控制是否使用蒙版,简单来讲就是是否只需要重绘主体部分这里如果我们需要使用蒙版就维持默认参数不修改如果你说你不想使用蒙版就像重绘所有画面,那这里把参数调整成如下参数或者将参数修改成这样好的我们再往下面看,下面的参数就是ControlNet配置这里可以不用管它保持默认参数就可以了。这两个配置一般不操作也可以保持默认感兴趣的小伙伴可以自行尝试一下哈~在过来配置脸部裁切这个配置默认是关闭的,但是开不开可以自己决定,我试验下来是开了以后可以明显改善一下面部崩坏的情况。这里几个参数大致说一下。Face Detection method:面部裁切选择(这个不需要动使用默认的即可)Face Crop Resolution:面部裁切分辨率(这里一般给512即可可以适当缩小或者放大)Max Crop Size:最大裁切尺寸(保持默认)Face Denoising Strength:人脸去噪程度(如果本来画面不清晰可以稍微拉高一点)Face Area Magnification:面部放大倍数(设置越大处理越废时间)至于这个选项如果开启了则会按照你下方的提示词来对裁切后的面部进行重绘。好了到这里所有的参数都设置完成了点击生成按钮。耐心等待就好了~。最后会在你的工程文件夹中生成一个img2img_key的一个文件夹
[heading2]总结关于AI生图的课程与分享:讨论了AI生图的学习课程安排,包括邀请白马老师授课、介绍相关工具网站吐司,还提及了AI工具的消费和应用情况等。AI绘图模型的介绍与比较:讨论了AI绘图中不同模型的特点、优势、应用场景以及在实际操作中的使用方法和技巧。关于AI绘图工具SD的介绍与应用:讨论了AI绘图工具SD的各种玩法、不同界面、模型分类及应用场景,强调了其在创意设计中的作用和优势。图像生成模型的发展与应用:讨论了不同图像生成模型的特点、发展历程、优势与应用,以及吐司网站的使用方法。关于吐司网站文生图功能的介绍与操作演示获取额外算力的方法:通过特定链接注册或填写邀请码BMSN,新用户7天内可额外获得100算力。文生图的操作方式:在首页有对话生图对话框,输入文字描述即可生成图片,不满意可通过对话让其修改。模型及生成效果:Flex模型对语义理解强,不同模型生成图片的积分消耗不同,生成的图片效果受多种因素影响。图生图及参数设置:可通过电图基于图片做延展,生图时能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复会消耗较多算力建议先出小图。特定风格的生成:国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足,可通过训练Lora模型改善。
作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-05-02 20:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/l-O9vT9-_xzy0uvxnkjV-w相比于文生图,图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口,因此,我们还可以通过图片来给与AI创作的灵感。我们随便照一张照片,直接拖入进来。然后可以看到,在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮:CLIP是可以通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru是可以反推出关键词组。上面的那一张图,我们通过两种反推方式得到的提示词分别为:CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。(一个小男孩坐在长凳上,旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车,亚当·雷克斯,详细的产品照片,一张库存照片,莱科艺术,)DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。(鞋子,独奏,帽子,橙色背景,黄色背景,微笑,袜子,黑发,坐着,运动鞋)可以看到两种方式生成的提示词都有些瑕疵,比如第一组里面没有描述小孩的穿着,第二组里面没有描述小孩的性别和周围的物品,所以我们需要手动来补充提示词的信息。写好提示词之后,我们再调整一下宽度和高度,让这个红框刚好匹配我们的图片即可。接下来,最重要的是这两个参数:提示词相关性和重绘幅度。