以下是关于将图片生成文字的相关内容:
从文字生成图片以及遮罩:
即梦图片 2.1 模型操作:
Stable Diffusion(SD)核心基础知识:
从文字生成图片以及遮罩。支持字间距行间距调整,横排竖排调整,可设置文字的随机变化,包括大小和位置的随机变化。节点选项说明:size_as(*):此处输入图像或遮罩,将按照其尺寸生成输出图像和遮罩。注意,此输入优先级高于下面的width和height。font_file(**):这里列出了font文件夹中可用的字体文件列表,选中的字体文件将被用来生成图像。spacing:字间距,以像素为单位。leading:行间距,以像素为单位。horizontal_border:侧边边距。此处数值表示的是百分比,例如50表示起点位于两侧的正中央。如果文字是横排,是左侧边距,竖排则是右侧边距。vertical_border:顶部边距。此处数值表示的是百分比,例如10表示起点位于距顶部10%的位置。scale:文字总体大小。文字的初始大小是根据画面尺寸和文字内容自动计算,默认以最长的行或者列适配画面宽或者高。调整此处数值将整体放大和缩小文字。此处数值表示的是百分比,例如60表示缩放到60%。variation_range:字符随机变化范围。此数值大于0时,字符将产生大小和位置的随机变化,数值越大,变化幅度越大。variation_seed:随机变化的种子。固定此数值,每次产生的单个文字的变化不会改变。layout:文字排版。有横排和竖排可选择。width:画面的宽度。如果有size_as输入,此设置将被忽略。height:画面的高度。如果有size_as输入,此设置将被忽略。text_color:文字颜色。background_color:背景颜色。
即梦图片2.1模型上线,目前已支持在图片中生成中文字体第一步打开即梦官网https://jimeng.jianying.com/第二步点击进入图片生成页面第三步生图模型选择图片2.1模型[heading2]案例[heading2]做了几个案例,供参考[heading2]提示词:咖啡店穿着服务员服装的猫咪,揉着眼睛,文字“小店打烊了”[heading2]提示词:一只布偶猫举着牌子,牌子上写着“睡什么睡,起来嗨”[content][heading2]提示词:电影宣传海报,画面中间是韦小宝,四周是七个宫女,标题文字“重生之我是韦小宝”[content][heading2]提示词:电商节日海报,背景是上海外滩,圣诞节布置,旋转木马,节日的气氛,标题文字“圣诞集市”[content][heading2]
输入:prompt输出:图像其中Load Checkpoint模块代表对SD模型的主要结构进行初始化(VAE,U-Net),CLIP Text Encode表示文本编码器,可以输入prompt和negative prompt,来控制图像的生成,Empty Latent Image表示初始化的高斯噪声,KSampler表示调度算法以及SD相关生成参数,VAE Decode表示使用VAE的解码器将低维度的隐空间特征转换成像素空间的生成图像。[heading3]5.2图片生成图片[content]输入:图像+prompt输出:图像其中Load Checkpoint模块代表对SD模型的主要结构进行初始化(VAE,U-Net),CLIP Text Encode表示文本编码器,可以输入prompt和negative prompt,来控制图像的生成,Load Image表示输入的图像,KSampler表示调度算法以及SD相关生成参数,VAE Encode表示使用VAE的编码器将输入图像转换成低维度的隐空间特征,VAE Decode表示使用VAE的解码器将低维度的隐空间特征转换成像素空间的生成图像。与文字生成图片的过程相比,图片生成图片的预处理阶段,先把噪声添加到隐空间特征中。我们设置一个去噪强度(Denoising strength)控制加入多少噪音。如果它是0,就不添加噪音。如果它是1,则添加最大数量的噪声,使潜像成为一个完整的随机张量,如果将去噪强度设置为1,就完全相当于文本转图像,因为初始潜像完全是随机的噪声。去噪强度(Denoising strength)控制噪音的加入量