Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿效果
今天继续给大家分享AI绘画中 ControlNet 的强大功能，本次的主角是 Reference，它可以将参照图片的风格迁移到新生成的图片中，这句话理解起来很困难，我们将通过几个实例来加深体会，比如照片转二次元风格、名画改造、AI减肥成功图片制作、绘本小故事等等。
还有之前看很多文章说，Reference 可以一定程度上代替Lora，真的是这样吗？今天也来一探究竟。
基本使用
我这里有一张提前生成好的美女图片，现在就用她来实测 Reference 的控制效果。
下面开始生成：
首先是选择一个大模型，这里使用的是和上面生成图片相同的模型：realisticVisionV20；
然后我们填写一些简单的提示词，以免出现一些不太方便的图。这里故意没有使用生成参考图片时的提示词，因为提示词会影响出图效果，就看不出来 Reference 的复刻效果了。
这是我的一些模型生成参数，大家可以参考，没必要完全按照这个来。
最最重要的就是 ControlNet 的设置，如下图所示：
- 上传参考图片
- 启用 ControlNet
- 勾选完美匹配像素
- 选择 Reference
注意这个 ControlNet 只有一个预处理器，它可以从参考图中提取图片的特征信息，用于生成控制。
Reference 还有一个 Style Fidelity 参数，翻译过来就是风格忠实度，越小越接近使用的大模型的风格，越大越接近参考图的风格，但是越大可能出现图片崩坏的情况，0.5是个平衡值。
然后就可以生图了，看一下效果：
以我个人的眼光，只能说：人物的形态、整体构图是复制出来了，但是气质还是差那么一点的。
局部绘制
很多分享 Reference 技术的文章还提到，Reference 可以起到一定的 Inpaint 效果，那么这里也来看下效果如何。这里的局部重绘是通过提示词发生作用的，下面是几个例子：
裙子变成黑色：1girl, white shirt, ((black skirt))，提示词权重要高一些，否则不容易扭转过来。人物姿态和背景都没啥大变化，裙子也变成了黑色，只是有一张用力过猛，上衣颜色也变了。
黑发变成金色：1girl, white shirt and dress, ((golden hair))。人物姿态和背景都没啥大变化，头发变成金色的了，人脸也没变成外国人。
把背景换成公园：1girl, white shirt and dress, ((the background is park))。背景更换成功，同时人物姿态和衣服颜色都没啥大变化。
不同模型
上边的参考图片和生成图片使用的是同一个大模型，测试结果难免会有说服力不够的问题，下图是我使用三个模型做的对比测试，每个模型使用 Reference 生成两张图片。
提示词还是这个：1girl, white shirt and dress, 其它参数都保持不变。
可以看到，人物的形态、背景、色彩搭配等都被迁移到了新生成的图片中，当然这些图片也还会受到基础模型的很大影响，渲染的笔触、人物的五官都受到模型的紧密约束。
到这一步，你能说 Reference 是 Lora 吗？它能代替 Lora 吗？我认为它们是有很大的不同的。
控制参数
Reference还有一些控制参数，这里给大家看下效果。
为了方便演示，我这里专门生成了一张连环画风格的图片作为参考图：
然后生成图片的大模型选择的是二次元模型 AnythingV5。
Style Fidelity
值为 1 的效果：色彩更偏重参考图。
值为 0 的效果：色彩更偏重模型。
预处理器
这里有三个预处理器：
- Reference only：生成与参考图类似的风格和脸部。
- Reference adain：使用 AdaIN 风格迁移算法，结果可能偏离参考图；
- Reference adain+attn：综合 only 和 adain 方法。
Reference only 我们已经看过了，分别看下另外两个的效果。
Reference adain：确实更接近模型，颜色和脸型的变化特别明显，更加偏重 Anything 的二次元风格。
Reference adain+attn：介于模型风格和参考图风格之间。
用途示例
风格转绘
比如各大短视频平台比较流行的照片转动漫风格，可以在“图生图”中上传一张真实照片，然后使用动漫风格的大模型加上 Reference 进行重绘。下图的效果，提示词只要一个简单的：1girl，重绘强度控制在0.4以下即可。
名画改造
这是利用了 Reference 的局部重绘能力。在“图生图”中使用如下提示词：
女人和猫咪：A woman and a cat
背景改长城：A woman, the background is Badaling Great Wall
注意重绘幅度调整到0.4-0.6。
减肥成功
一个AI减肥成功的故事，还是利用了 Reference 的局部重绘能力。
大模型使用realisticVisionV20_v20，参数参考：
A strong man lifts up his shirt, eight-pack abs, strong chest muscles, and biceps.
Negative prompt: EasyNegative
Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 1734015608, Size: 512x768, Model hash: c0d1994c73, Model: realisticVisionV20_v20, Denoising strength: 0.75, Clip skip: 2, Style Selector Enabled: True, Style Selector Randomize: False, Style Selector Style: base, ControlNet 0: "preprocessor: reference_adain+attn, model: None, weight: 1, starting/ending: (0, 1), resize mode: Crop and Resize, pixel perfect: True, control mode: My prompt is more important, preprocessor params: (-1, 0.5, -1)", TI hashes: "EasyNegative: c74b4e810b03", Version: v1.5.1
如果感觉脸不像，可以使用 roop 插件处理下，使用方法参见我另一篇教程：真人AI写真的制作方法-文生图换脸
绘本小故事
故事情节
小女孩走在放学回家的路上，步履匆匆；
她在路边发现了一只受伤的狗子，表情痛苦，怎么办呢；
小女孩一咬牙，抱着狗子来到了医院；
狗子得到了救治有点开心，女孩花光了钱有点不高兴；
小女孩和狗子欢快的走在回家的路上，因为他们成了好朋友。
狗子从此有了一个家。
制作方法：
提前生成一张女孩的图片，然后使用 Reference 加不同的提示词生成不同的图片。
这里使用的大模型是 toonyou_beta3。
资源下载
本文使用的模型、插件，生成的图片，都已经上传到了我整理的SD绘画资源中，后续也会持续更新，如有需要，请/关/注/公/众\号：萤火遛AI（yinghuo6ai），发消息：SD，即可获取下载地址。
以上就是本文的主要内容了，如有问题，欢迎给我留言沟通交流。
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