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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
学习sd的教程在哪里
以下是一些学习 Stable Diffusion(SD)的教程资源:
2025-03-04
如果不是英伟达显卡,可以本地部署SD吗?
如果不是英伟达显卡,一般不建议本地部署 SD。 SD 的安装要求如下: 1. 系统需为 Win10 或 Win11。 2. 查看电脑配置: 查看电脑系统:在桌面上找到“我的电脑”,鼠标右键点击,点击“属性”,查看 Windows 规格。 查看电脑配置:检查自己的电脑配置能否带动 SD(Stable Diffusion),需要满足 3 个要求(推荐):电脑运行内存 8GB 以上,是英伟达(NVIDA)的显卡,显卡内存 4GB 以上。 查看电脑运行内存:打开任务管理器(同时按下 ctrl+shift+esc),8GB 运行内存可以勉强运行 SD,推荐 16GB 以上运行内存。 查看电脑显卡内存(显存):4GB 显存可运行 SD,推荐 8GB 以上显存。 3. 配置达标可跳转至对应安装教程页: 。 4. 配置不够可选择云端部署(Mac 也推荐云端部署): 。 5. 备选:SD 好难,先试试简单的无界 AI: 。 另外,Fooocus 是 SD 的相关产品,其使用的是最新推出的 SDXL 1.0 模型,对 stable diffusion 和 Midjourney 做了结合升级。Fooocus 本地部署的配置要求为:需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。Fooocus 介绍/安装包下载:https://github.com/lllyasviel/Fooocus(文末领取软件+模型整合包:16G) ,使用指南:https://github.com/lllyasviel/Fooocus/discussions/117 ,大模型(base 和 Refiner)默认放在这里:\\Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints 。 SD 云端部署的流程如下: 1. 安装和配置基础环境:浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到购买的实例,点击启动,会新开一个远程访问的窗口,输入购买时设置的密码进入,这样就有了一个远程的 Windows 系统环境,接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。 2. 安装显卡驱动:用内置的 IE(也可下载 Chrome),打开英伟达的网站,找到驱动下载,选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号,下载对应的驱动,然后安装上。 3. 配置环境变量:驱动安装完成后,开始配置环境变量。首先找到驱动安装所在的目录,如果没有特殊设定,一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」,复制这个路径,找到环境变量配置入口(控制面板>系统和安全>系统),选择「高级系统设置」,弹窗设置环境变量,找到「系统变量」里的 Path 环境变量,点击「编辑...」,然后「新建」,将刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去,保存即可。
2025-02-27
sd
以下是关于 SD(Stable Diffusion)的相关信息: AIGC 中的 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,于 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型,主要用于根据文本描述产生详细图像,是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model;LDM)。其代码模型权重已公开发布,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion。 在使用 SD 进行图片生成时,如制作专属 AI 二维码,需要下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。二维码做好后进入 SD 版块,相关文件需放置在特定路径下。例如,在【QR ControlNET】的文件夹中,后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”这个路径下,后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”这个路径下。同时,在生成过程中,关键词非常重要,还需设置迭代步数、采样和图像大小等参数。 对于不熟悉 SD 的小伙伴,可以查看入门教程:。在 SD 绘画学社中,无论绘画新手还是资深画匠,都能一同探索 SD 绘画的无限可能。
2025-02-18
sd
以下是关于 SD(Stable Diffusion)的相关信息: AIGC 中的 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,于 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型,主要用于根据文本描述产生详细图像,是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model;LDM)。其代码模型权重已公开发布,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion。 在使用 SD 进行图片生成时,如制作专属 AI 二维码,需要下载两个 SD 的 ControlNET 模型和一个预处理器。二维码做好后进入 SD 版块,相关文件需放置在特定路径下。例如,在【QR ControlNET】的文件夹中,后缀为【.yaml】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuicontrolnet\\models”这个路径下,后缀为【.safetensors】的放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\ControlNet”这个路径下。同时,在生成过程中,关键词非常重要,还需设置迭代步数、采样和图像大小等参数。 对于不熟悉 SD 的小伙伴,可以查看入门教程:。在 SD 绘画学社中,无论绘画新手还是资深画匠,都能一同探索 SD 绘画的无限可能。
2025-02-18
开源模型的MIT模式、Apache、GPL、BSD模式的模型案例有哪些?
目前开源模型的 MIT 模式、Apache、GPL、BSD 模式的具体案例众多且不断更新。MIT 模式的开源模型如 TensorFlow Lite;Apache 模式的有 MXNet;GPL 模式的像 Gnuplot;BSD 模式的例如 OpenCV 等。但请注意,这只是其中的一部分,实际情况可能会有所变化。
2025-02-14
开源模型的MIT模式、Apache、GPL、BSD模式的定义和区别
MIT 模式:这是一种相对宽松的开源许可模式。允许使用者对软件进行修改、再发布,并且几乎没有限制,只要求在再发布时保留原版权声明和许可声明。 Apache 模式:提供了较为宽松的使用条件,允许修改和再发布代码,但要求在修改后的文件中明确注明修改信息。同时,还包含一些专利相关的条款。 GPL 模式:具有较强的传染性和约束性。如果基于 GPL 许可的代码进行修改和再发布,修改后的代码也必须以 GPL 许可发布,以保证代码的开源性和可共享性。 BSD 模式:也是一种较为宽松的许可模式,允许使用者自由地修改和再发布代码,通常只要求保留原版权声明。 总的来说,这些开源许可模式在对使用者的限制和要求上有所不同,您在选择使用开源模型时,需要根据具体需求和项目情况来确定适合的许可模式。
2025-02-14
线稿上色
以下是关于线稿上色(Midjourney + Stable Diffusion)的详细步骤: 1. 线稿产出: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”。 2. PS 手动重绘错误的地方:对于生成的线稿,在 PS 中手动修正一些错误,比如添加阴影等。 3. SD 上色: 关键词:正关键词包括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,针对效果不好的部分添加特定关键词,如嘴巴效果不好添加张开嘴巴等,颜色可单独调整控制)、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”。 模型选择:真实系大模型选择 revAnimated v1.2.2 版本。 尺寸设置:尺寸最好和草稿图保持一致,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。 ControlNet 设置:上传自己的草图到 ControlNet,点击启用,记得点击💥的图标让预处理器生效。 ControlNet 的预处理器有 37 种,可分类理解为线条约束类、canny 边缘检测、scribble 涂鸦、softedge 软边缘检测、lineart 线稿提取等。其中 lineart 线稿提取可能是目前最强的线稿上色功能。例如,从花瓣上找一张线稿图,先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线,然后拖到左边重新载入,切换到 lineart 预处理器和模型进行生成,文生图关键词填写如“, solo, Blue hair, white clothes, white background”。
2025-02-18
给老照片上色,那个AI软件最好用而且免费
以下为您推荐一款可用于给老照片上色且效果较好的免费 AI 软件——Stable Diffusion。 在使用 Stable Diffusion 给老照片上色时,新上线的 controlnet 模型中的 Recolor 模型作用显著,可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原,可选择 realisian 的写实大模型,提示词直接描述颜色和对应的内容。 ControlNet 选择 Recolor 时,预处理器选择“recolor_luminance”效果更佳。之后将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。若要将五官重绘及让照片中的头发、衣服等元素变清晰,可将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。 对于内容较多、无法一一指定颜色的照片,可能需要逐个上色后用 ps 进行融合。
2025-02-02
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