下面就开始介绍如何使用图生图这个模块了。
点击“图生图标签”,点击之后就看到了如下图所示的画面。
在"生成"按钮旁边有"CLP反推提示词"和"DeepBooru"反推提示词,这两个都是根据图片获取提示词,但是有不同的区别。
CLP反推提示词更适用于写实风格的照片反推提示词
DeepBooru更适用于二次元风格的照片反推提示词
下面来进行实战
得到写实风格
通过传入图片,并使用CLP进行反推提示词,最后在点击生成图片。
可以看到生成的图片与原图比较相似。
得到二次元风格
使用DeepBooru进行反推提示词,最后在点击生成图片。
注意:在进行绘制时,要选择对应的模型,不然就会生成不对应的图片。
可以看到,在使用反推提示词时,并没有再次添加新的提示词,这样生成的图片其实有些不太好。在实际中应该添加上新的提示词和负向提示词。
该参数默认值是0.75,表示的是生成的图片和原来的图片相似性有多大。取值范围:[0,1]
值越大,生成的图片和原来的图片越不相似。
我们来看看,设置不同的值时候,图片的差距是怎么样的。
首先,我们先设置为0
可以看到生成的图片与原图一模一样。
设置为0.25
可以看到生成的图片与原图差异不大,在脸部有变化。
设置为0.75
差异就很明显了。
设置为1
可以看到,差异变得更大了。
在一般情况下,Denosing设置的值一般在0.25到0.75左右,Denoising的值设置得越小,模型自由发挥的空间也就越小。
OpenPose Editor是stable diffusion webui用于编辑人物姿势的插件。
默认情况下,我们的stable diffusion不会有这个tab,但是我们可以安装。可以参考下面的步骤进行安装
然后就在当前界面查找OpenPose,然后点击右边的Install,等待安装。
在完成安装后,到「设置/settings」点击【重新加载】就可以启用了
在生效后,我们的菜单上就多了一项「3D OpenPose」 ,我们可以自己修改姿势,当然,我们也可以上传一张照片,让他自动检测姿势。
在完成姿势的设置后,可以点击「文生图/Send to txt2img」或者「图生图/Send to img2img」,这样图片就出现在我们对应的页面了,或者点击下载也可以。
启用:是否启用ControlNet插件,不点击则不启用插件
低显存模式/Low VRAM:显卡显存在4G以下,选择它。
预处理器:我们使用ConltrolNet时,会上传一个模版图,这个预处理器就是来处理这个图的。使用OpenPose处理后的图,不需要预处理器,所以选none。
模型/Model:这里选的模型一般要和预处理的模型——对应。
Starting control SteplEnding Control Step: ControlNet模型从第几步开始引导图形生成以及何时退出。
可以看出生成的图片在动作上与原图有不同。
那么,今天我们就介绍到这里。有兴趣的朋友可以关注我们,我们会持续更新本系列教程。
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