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如何用SD给线稿上色

Answer

以下是使用 SD 给线稿上色的方法:

  1. 准备关键词:正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+风格参数。负关键词看自己的效果添加,添加一切您不想要的东西。例如正关键词:((white background)),(8k,raw photo,best quality,masterpiece),(photon mapping,radiosity,physically-based rendering,automatic white balance),CG,unity,official art,amazing,finely detail,an extremely delicate and beautiful,extremely detailed,3d,rendering,c4d,blender,octane render,Chinese festive color scheme,open mouth,1 tooth,The cat has a pair of white gloves,a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a hat,wearing a collar around the neck,carrying a huge red bag,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,poular toys,blind box toys,Disney style。负关键词:back and white,green,blue,purple。
  2. 选择真实系大模型,如 revAnimated v1.2.2 版本。
  3. 注意尺寸:尺寸最好和您的草稿图保持一致,如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。
  4. 最重要的 ControlNet 设置:
    • 上传自己的草图到 ControlNet,点击启用。记得点💥的图标让预处理器生效。
    • 点击“反转输出颜色”。
    • 在模型里面选择“canny”的模型。
    • 接着去设置前面的内容:
      • 选择合适的大模型,如想要生成二次元的图,就要选择相应的模型。
      • 输入关键词,先写照片质量的关键词(比如:最高质量,大师杰作等),接着指定上什么颜色。
  5. ControlNet 的预处理器分类理解:
    • 线条约束类:通过轮廓线来规定绘图的范围。
    • canny 边缘检测:适用于线条比较精细的图片。
    • scribble 涂鸦:适合粗犷的画风。
    • softedge 软边缘检测:对边缘的细节保留得更多,特别是有头发这类细节的时候。
    • lineart 线稿提取:可能是 ControlNet 目前最强的线稿上色功能。
    • mlsd 直线线条检测:一般用在建筑或者室内设计上。

您可以根据具体需求和线稿特点选择合适的方法和参数进行上色。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

教程:线稿上色Midjourney+Stable Diffusion

关键词正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj生成线稿的关键词调整(去掉mj里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+风格参数负关键词看自己的效果添加。添加一切你不想要的东西,我前面调用了词嵌入(bad_prompt_version2-neg,badhandv4,easynegative)需要去c站下载,这些主要是为了控制人手部错误的,在最后一步放大的时候。。却起到了反作用,强行给小猫咪小动物5个手指(建议不加,或者建议生成的时候加,放大的时候去掉)正关键词((white background)),(8k,raw photo,best quality,masterpiece),(photon mapping,radiosity,physically-based rendering,automatic white balance),CG,unity,official art,amazing,finely detail,an extremely delicate and beautiful,extremely detailed,3d,rendering,c4d,blender,octane render,Chinese festive color scheme,open mouth,1 tooth,The cat has a pair of white gloves,a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a hat,wearing a collar around the neck,carrying a huge red bag,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,poular toys,blind box toys,Disney style,负关键词:back and white,green,blue,purple,真实系大模型:revAnimated v1.2.2版本尺寸最好和你的草稿图保持一致(前面的步骤没有截图。这里重新做了一张)如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸最重要的ControlNet设置上传自己的草图到ControlNet,点击启用。记得点💥的图标让预处理器生效

教程:超详细的Stable Diffusion教程

随着AI绘画越来越火,很多人都会说将来可能很多画师的职业都受到威胁了但是,会用AI绘画的画师一定会比那些不会AI绘画的画师更有优势当别人为了给线稿上色,花了一天的时间而你一分钟不到就出了一张质量不错的图单是工作效率上就领先别人很多了下面这张就是我在网上随便找的一张线稿图,通过SD上色出来的一张照片这也是通过使用“ControlNet”这个功能生成的首先,我们点开"ControlNet"的状态栏①在空白的地方上传自己的线稿图②点击“启用”③点击“反转输出颜色”④在模型里面选择“canny”的模型接着去设置我们前面的内容①选择合适的大模型我想要生成二次元的图,就要选择相应的模型②关键词跟我们写关键词一样,先写照片质量的关键词(比如:最高质量,大师杰作等)接着我们就可以指定上什么颜色了比如我输入的就是:1可爱女孩,五官精致,精致眼睛和嘴巴,银色长发,白皙的皮肤,水汪汪的大眼睛,最后还加上一个简单的背景想要色彩更加细节,就可以通过输入更多的关键词来控制照片负面关键词只要复制前面的就可以就这样不管再复杂的线稿,在SD里面都可以很快速的上好颜色

【SD】最强控制插件ControlNet(1)附模型下载

那ControlNet的预处理器有多少种呢?我们打开下拉列表就可以看到,目前最新的ControlNet v1.1.150版本,一共有37种。很多同学看到这里估计要懵了,我怎么知道该使用哪一种预处理,并且它会变成什么效果呢?接下来。我们将这些预处理器做一个分类理解。线条约束类:它可以通过轮廓线来规定绘图的范围。canny边缘检测:还是用库里的动作图作为例子,可以看到预处理器精确地找到了人物的轮廓边缘,并且进行了重绘,适用于线条比较精细的图片。scribble涂鸦:适合粗犷的画风,灵魂画手的拯救器。softedge软边缘检测:同样是保留轮廓边缘进行绘图,相比于canny,可以看到线条较粗且有柔化的部分,这样的处理对边缘的细节保留得更多,特别是有头发这类细节的时候,但未必有canny刻画的那么细。lineart线稿提取:这个是ControlNet1.1版本新出的预处理和模型,可能是ControlNet目前最强的线稿上色功能了。我从花瓣上找了一张线稿图来试验一下,这幅线稿来自画师“原画人”的创作。我们可以先通过invert预处理将白底黑线处理成黑底白线,因为ControlNet中都是黑色作为背景。然后,将处理好的图拖到左边重新载入,切换到lineart预处理器和模型进行生成。文生图关键词填写——(Best quality,masterpiece),((girl)),solo,Blue hair,white clothes,white background。点击生成,得到上色稿。我接着用canny模型也绘制了一遍,可以对比一下这两款模型上色的差别,大家自己感受一下。mlsd直线线条检测:这个线条检测和之前的几个有一些不同,它一般用在建筑或者室内设计上。

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AI绘画如何给线稿上色?
以下是关于 AI 绘画给线稿上色的方法: 1. 使用 Stable Diffusion 上色: 点开“ControlNet”的状态栏。 在空白处上传自己的线稿图。 点击“启用”。 点击“反转输出颜色”。 在模型里选择“canny”的模型。 选择合适的大模型,如生成二次元的图就选择相应模型。 输入关键词,先写照片质量的关键词(如最高质量、大师杰作等),接着指定颜色(如 1 可爱女孩,五官精致,精致眼睛和嘴巴,银色长发,白皙的皮肤,水汪汪的大眼睛),还可加上简单背景。想要色彩更细节,可输入更多关键词控制照片,负面关键词复制前面的即可。 2. Midjourney + Stable Diffusion 组合上色: 用 Midjourney 生成线稿,PS 稍微修正错误的地方。 用 ControlNet 控制,Stable Diffusion 上色。 Midjourney 生成线稿的关键词如:Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background niji 5 style expressive 3. 进阶玩法: 用 MJ 的 Retexture 功能,写提示词或垫图功能给着色画上色。 用即梦参考功能,写提示词或垫图功能给着色画上色。 此外,着色画是未上色原稿,提供基础框架让创作者添加颜色,其艺术效果体现在色彩丰富性、情感表达、细节和纹理、创意发挥等方面。在 AI 绘画中,关键词结构思路包括基础描述、风格指定、色彩要求、细节强调等。
2024-12-04
怎么给线稿上色
以下是给线稿上色的方法: 1. 使用 Midjourney 和 Stable Diffusion 结合的方法: 生成线稿:使用 Midjourney 生成线稿,关键词如“Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background niji 5 style expressive”。 PS 修正:对生成的线稿在 PS 中手动重绘错误的地方。 上色设置: 正关键词:添加增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+风格参数。如“,CG,unity,official art,amazing,finely detail,an extremely delicate and beautiful,extremely detailed,3d,rendering,c4d,blender,octane render,Chinese festive color scheme,open mouth,1 tooth,The cat has a pair of white gloves,a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a hat,wearing a collar around the neck,carrying a huge red bag,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,poular toys,blind box toys,Disney style”。 负关键词:根据效果添加,如“back and white,green,blue,purple”。 真实系大模型:如“revAnimated v1.2.2 版本”。 尺寸:最好和草稿图保持一致,若爆显存可保持比例缩小。 ControlNet 设置:上传自己的草图到 ControlNet,点击启用,记得点💥的图标让预处理器生效。 2. 单独使用 Stable Diffusion 的方法: 上传线稿图:点开“ControlNet”的状态栏,在空白处上传线稿图,点击“启用”和“反转输出颜色”,在模型里选择“canny”的模型。 设置内容: 选择合适的大模型,如生成二次元图选择相应模型。 输入关键词,先写照片质量的关键词(比如:最高质量,大师杰作等),接着指定颜色,如“1 可爱女孩,五官精致,精致眼睛和嘴巴,银色长发,白皙的皮肤,水汪汪的大眼睛”,还可加上简单背景。负面关键词可复制前面的。
2024-11-08
sd 的imagebrowser在哪下载
Stable Diffusion 的 ImageBrowser 插件可以通过以下方式下载: 因为该插件还没有收录到官方的插件列表当中,您可以到这个网址去下载:https://github.com/hnmr293/sdwebuicutoff ,或者是去作者的云盘链接下载。安装之后重启,就可以看到这个插件。 另外,大多数的模型都是在 Civitai(C 站)这个网站里面下载,网址为:https://civitai.com/ 。使用 C 站时需要科学上网,点击右上角的筛选按钮,在框框里面找到自己需要的模型类型。下载的模型保存位置如下: 大模型:存放在 SD 根目录的【……\\models\\Stablediffusion】文件夹。 Lora:存放在根目录下的相应文件夹。 VAE:存放在根目录的【……\\models\\VAE】文件夹。 如果不会科学上网,也可以去启动器的界面直接下载模型。下载的 Embedding 可以在 C 站通过右上角的筛选 Textual Inversion 找到,放在根目录下的 embeddings 文件夹里。
2025-01-23
SD模型
Stable Diffusion(SD)模型是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将文本输入到 SD 模型,经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂,巨大的,海滩”,模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述,如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过“桥梁”CLIP Text Encoder 模型转换为机器数学信息。该模型作为 SD 模型中的前置模块,将输入文本编码生成 Text Embeddings 特征矩阵,用于控制图像生成。 目前 SD 模型使用的是中的 Text Encoder 模型,其只包含 Transformer 结构,由 12 个 CLIPEncoderLayer 模块组成,模型参数大小为 123M,输出 Text Embeddings 的维度为 77x768。 以下是相关资源获取方式: SD 模型权重:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复“SD 模型”,可获得包含多种模型权重的资源链接。 SD 保姆级训练资源:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复“SDTrain”,可获得包含数据处理、模型微调训练及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码等全套资源。 Stable Diffusion 中 VAE、UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复“SD 网络结构”,即可获得网络结构图资源链接。
2025-01-22
SD如何操作
以下是关于 SD 操作的相关内容: Stable Diffusion 中,Checkpoint 是最重要的模型,也是主模型,几乎所有操作都依托于它。主模型基于 Stable Diffusion 模型训练而来,有时被称为 Stable Diffusion 模型。主模型后缀一般为.ckpt 或者.safetensors,体积较大,一般在 2G 7G 之间。要管理模型,需进入 WebUl 目录下的 models/Stable diffusion 目录。 画出商用级别的高清大图操作简单,调整好放大倍率即可直接放大。其原理和其他图片放大原理相同,并非重绘,只是变清晰,缺失细节不会补全。 制作中文文字的思路: 将中文字做成白底黑字,存成图片样式。 使用文生图的方式,使用大模型真实系,输入关键词和反关键词,反复刷机得到满意效果。 可输出 C4D 模型,自由贴图材质效果。 若希望有景深效果,可打开 depth。 打开高清修复,分辨率 1024 以上,步数 29 60。
2025-01-09
sd 学习教程
以下是关于系统学习 Stable Diffusion 提示词的教程: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外,为您推荐以下学习资源: 1. SD 从入门到大佬: Nenly 同学的视频合集(点我看合集):https://space.bilibili.com/1 。 想入门 SD 的同学可以在安装完 SD 后,参考 0.SD 的安装:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ouiyw6v04iTJlmklDCcc50Jenzh 。 可选的一些图片版教程: 。 2. 第一期:上班的你: 。 。 。 。 。 。 。 。 。
2025-01-06
Midjourney+sd可以生成服装模特视频么
Midjourney 和 SD 可以用于生成服装模特视频。以下是一些常见的方法: 1. 方法 1【MJ 出图 + AI 视频软件】:使用 Midjourney 垫图➕描述出图,再去视频工具中转成视频。下载项里的深度图,打开 Midjourney 官网(https://www.midjourney.com/)上传深度图。局部重绘有难度,最终方式可以是分开画,比如先画个被关着的红衣服女孩,再画个二战德国士兵的背影,再合成后交给 MJ。 2. 方法 3【SD 出图 + AI 视频软件】:在 SD 的 controlnet 中上传原图,选择深度,文生图生成图片,再把生成好的图放在 AI 视频工具中进行视频生成。 同时,您还可以参考以下视频工具建议: 。另外,使用 Dreamina 图片生成功能(https://dreamina.jianying.com/aitool/image/generate)上传深度图,选择适应画布比例并填写描述,也可以实现深度图出图和出视频。
2025-01-06
SD怎么学习简单
学习 Stable Diffusion(SD)可以从以下方面入手: 学习 SD 提示词: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 学习 SD 的 Web UI: 1. 安装必要的软件环境: 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本,确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码: 打开命令行工具,输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ,将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本: 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本,它会自动安装依赖项并配置环境。 等待安装完成,命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面: 复制命令行显示的本地 Web 地址,在浏览器中打开。 即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作: 了解 Web UI 的各种设置选项,如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像,观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词(prompt)来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能: 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展,如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧,提高工作效率。 总之,学习 SD 需要多方面的知识和经验积累。初学者可从官方资料入手,掌握基本概念;中级阶段需大量实践,培养敏锐度;高级阶段则要追求创新性、挖掘新维度。持续的学习、实践和总结反馈,是成为高手的必由之路。
2025-01-04
AI能否给老照片上色?
AI 能够给老照片上色。在最近新上线的 controlnet 模型中,新增的 Recolor 模型可对黑白图片重新上色,适用于修复年代久远的老照片。比如,在给人物照片上色时,可选择 realisian 的写实大模型,通过提示词描述颜色和对应的内容。但上色过程可能存在一些问题,如颜色不精准出现在想要的位置、提示词之间相互污染、照片斑驳痕迹导致背景不统一等。为解决这些问题,可启用 cutoff 插件进行控制。另外,对于像素较低的照片,还可进一步处理使其变得更高清。具体操作可参考相关文章和教程。
2025-01-24
老照片上色,推荐工具
以下是为您推荐的老照片上色工具: 1. 字节发布的新模型 SeedEdit:能够给黑白老照片上色,还能进行元素替换、风格切换、移除无关元素等操作。 2. Stable Diffusion:将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰,再发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍,切换到 sd2.1 模型进行修复。但对于内容较多的照片,可能需要逐个上色并用 PS 进行融合。
2024-12-25
老照片上色
以下是使用 AI 给老照片上色的步骤和相关注意事项: 1. 将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。stableSR 放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。若想了解更多,可参考文章——。 2. 切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以不写,以免对原图产生干扰。 3. 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,可在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 4. 对于人物照片的还原,选择 realisian 的写实大模型。提示词直接描述颜色和对应的内容,比如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景。 5. ControlNet 选择 Recolor,预处理器选择“recolor_luminance”效果会更好。但可能会出现颜色不精准出现在想要位置、提示词相互污染以及背景不能完全统一等问题。 6. 对于内容较多的照片,如外婆带着妈妈和舅舅的合影,可能需要逐个上色,再用 ps 进行融合。 在给老照片上色的过程中,可能会遇到各种复杂的情况,需要根据具体照片的特点和需求进行灵活处理。
2024-09-02
把老照片上色
以下是使用 AI 给老照片上色的步骤和方法: 1. 图片处理:将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大两倍。stableSR 放大插件是对原图还原最精准、重绘效果最好的。可参考相关文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以不写以免对原图产生干扰。启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,可在显存不够时将图片放大到足够倍数。 2. 模型和提示词选择: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,如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor,预处理器选择“recolor_luminance”效果更好。 3. 复杂照片处理:对于人物多、场景复杂、像素低的照片,可先在 ps 里进行角度调整和照片裁切。直接上色可能效果不佳,如像加了黄色滤镜或颜色不精准、有污染。对于内容过多的照片,可放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,如从网上找照片让 AI 匹配色调。可加入第二个 controlnet 控制颜色,使用 t2ia_color 模型,关键词如蓝天、绿树、灰石砖等。最后进行脸部修复和放大。
2024-08-10