扫一扫 扫一扫 扫一扫 扫一扫 一、前言大家好!在当今数字化时代的设计领域,技术的发展不断引领着创新的方向,而 StableDiffusion 作为一款融合了人工智能与艺术的绘画软件,正为我们带来前所未有的设计可能性。我们每天都在与图像和文字打交道,而如何让它们更生动、更吸引人,正是设计师们的永恒追求。在这个背景下,StableDiffusion 扮演着一个重要的角色,为我们提供了一把开启创作新境界的钥匙。 本文将深入解析 StableDiffusion 在多个设计场景中的探索与应用,尤其关注如何利用其制作多种商业落地案例。通过学习这些实际案例教程,我们将看到 StableDiffusion 的魅力,以及如何充分发挥其与 Controlnet 插件相结合的威力,为我们的创作注入新的活力。 往期回顾: 深度解析!AIGC在电商产品设计中的应用一、前言在当今数字化时代,人工智能(AI)正逐渐渗透到各个领域,为我们的生活和工作带来了革命性的变化。 阅读文章 >二、品牌超级符号本次品牌符号案例使用「抖音 logo」演示创作,并进行后续的海报设计延展,操作很简单,如果你把我上一篇《StableDiffusion 制作中文字效工作流揭秘与画质提升的多种方法》文章吸收完之后,你会发现我接下来的操作都很简单。 上篇回顾: 如何用 Stable Diffusion 制作中文字效?(附画质提升方法)一、前言欢迎阅读本文,我将在这里详细介绍如何运用 StableDiffusion 结合 ControlNet 插件,实现对图片生成的精准控制,以及如何融入 LoRa 模型进行创作,本文还会详细介绍放大图片分辨率以及增强图片的多种方法。 阅读文章 >1. 前期准备 记住一点:只要是做品牌符号、字体设计之类的图片,那么就脱离不了 Controlnet 插件,重点在于精准控制。 我们先准备下模型、lora 以及相关素材:
模型下载推荐使用 civitai(国外)以及哩布哩布 AI(国内),前者需要特殊网络,下载也比较慢,但是模型丰富,数量极其的多。后者下载速度很快,我一般是在「civitai」上找到模型然后去「哩布哩布 AI」上搜,如果有需要的模型,那就直接在「哩布哩布 AI」上下载。 Controlnet 插件一般用活菩萨秋叶的启动包就会自带,不过模型需要自己安装一下,在往期文章我有专门介绍过 Controlnet 的插件安装教程以及模型的下载方式,此处不多做说明。 Stable Diffusion进阶!姥姥都能看懂的ControlNet超全教程!前言Hello,大家好,言川又来写教程啦! 阅读文章 >准备一张抖音 logo 白底的图片,注意以下几点:
2. 关键词描述 正向关键词:
其中「changjing_3d」为该 Lora 的触发词。 反向关键词(通用关键词,哪哪都可用):
3. 设置 Controlnet 各项参数 Controlnet 我们需要使用两个预处理器及模型:「canny」和「depth」。 「canny」来控制 LOGO 形态不被破坏,「depth」控制 LOGO 的深度信息。 回到上面,使用 Euler a 采样方法,迭代步数为 30,尺寸与上传的图片一致。 4. 初步跑图(批量) 把上述的参数调整好了之后,我们就可以进行初步的跑图了,可以调整总批次数量(显卡一般的控制在 4 左右)。 批量跑图后你会发现几个问题:
其实是没关系的,我们只需要在初步跑图的时候确定大体风格即可,细节之处可以通过放大分辨等方式解决,接着看: 5. Controlnet 高清修复 在上述跑出的初稿选一张自己满意的图片,接下来我们使用「Controlnet 插件」和「Tiled Diffusion 插件」来对图片进行放大及修复,我在上期教程中说过这个方法的详细介绍,这里不多解释。 启动「Controlnet 插件」,预处理器及模型选择「Tile」 ,权重调整为 1.2。「Tiled Diffusion 和 Tiled VAE」都都选上,并在这个插件下控制最终生图尺寸,在 288*512 基础上乘以 3 倍,即「864*1536」。 在漫长的等待之后,我们就得到了一张被放大之后的图片,并且这张图片的细节之处更加丰富。这一步完成之后,SD 就可以暂退了,下一步我们结合「PS Beta」略微修复下细节。 6. 后期微调+排版 使用 PS Beta 等工具,进行后期的微调处理,再加上排版,一张抖音开屏页海报即可完成。其他品牌符号也可用这个案例的思路创作,方法是一致的,看会了就去试试吧。 三、文字海报设计这个案例的操作方法与上面的「品牌超级符号」有异曲同工之妙,同样是使用 Controlnet 来对主体画面进行控制,再通过高清修复等功能优化图片细节,达到可落地项的地步,下面还是通过案例演示的方式来分享我的想法。 1. 找参考确定风格 在设计前期我们首先需要确定视觉风格,可以找一些设计参考,这一步的准备也是在后续通过 SD 关键词反推中使用,你没听错,SD 也可以图生文。 2. 前期准备 我们准备下模型、lora 以及相关素材,Lora 是根据上一步风格参考去找到符合这种风格的 lora(科技感):
这个案例的墨稿图有点特殊,因为我是需要做一个数字的中间是镂空的效果,所以在数字上采取描边的形式来到控制后续的生图精准度。 3. 关键词反推 把参考图的文字清除掉,然后放到「WD 1.1 标签器」里进行图生文。 点击「发送到 文生图」即可(简单三步搞定)。 关键词:no humans, science fiction, cable, scenery, indoors(没有人,科幻小说,有线电视,风景,室内) 4. 补充关键词 正向关键词加上 lora 触发词及 lora,补充一些风格画质的关键词即可:
反向关键词(通用关键词,哪哪都可用):
5. 设置 Controlnet 各项参数并跑图 使用 Controlnet 插件上传黑字白底图,预处理和模型选择「canny」即可,老生常谈的东西了。 其他的参数如下: 采样方法:DPM++2M Karras。迭代步数:30。 重点:尺寸比例与上传的图片一致。然后就可以批量跑图了。 在初步的低分辨率跑图的情况下,我们得到了一大批图片,其实大家可以看到,有几张图效果是 ok 的。接来下就把合适的图片进行分辨率放大即可。 6. 高清修复 选中一张低分辨率图片,固定 Seed 值,点击绿色的按钮即可。 打开高清修复,放大算法选择「R-ESRGAN 4X+」,放大倍数调整为 3 倍,重绘幅度 0.5。 7. 后期微调+排版 最后根据需求信息进行排版即可,运用这种操作方法,我们只需要更换 controlnet 的白底黑字图即可做出倒计时海报的延展图,完事! 四、电商场景设计在前面几期文章我也说过几个电商产品设计的案例,每次的制作思路不一样,这次也是经过我探索出一个新的 SD 出电商产品海报的方法,全程 StableDiffusion 操作,操作方法很简单,明白了一些参数原理之后,你也能很容易上手操作,展示: 1. 前期准备 还是一样,先准备模型和 lora,基本上写实风格的图片无脑用「ReV Animated v1.2.2」即可,在 Lora 的选择上可以去找到专门生成电商场景的模型。
2. 关键词及各项参数 写上正反关键词,这些关键词我是直接在 Lora 作者提供的效果图上获取的,我们可以在作者的基础上增减关键词即可,这样关键词就比较容易写。 正向关键词:
反向关键词(通用关键词,哪哪都可用):
把以下参数设置上,尺寸设置上我的思路就是设置的越低越好,低质量图批量且快速的出图,选好合适的图片在进行分辨率放大操作,被显卡所限制的朋友可以按我这种方式做。 采样方法:「DPM++ 2S a Karras」「迭代步数 20」 「图片尺寸:256*384」 出图批次大家随意调整,之后就开始跑图即可。 3. 图片分辨率放大 下面是我们初步暴力抽卡的图,这一步我们不用看质量,看构图、色彩搭配、元素等: 接下来就是从大量的图中挑选我们的幸运观众。 先把该图片的 seed 值固定,选择高清修复,放大算法「R-ESRGAN 4X+」。 重点!!!!下面两个很重要:
4. 准备产品图以及蒙版图 如果你按我的步骤来,并且很顺利的话,那么你就会得到一张不错的场景图了。接下来就是融入我们的产品进去,接着往下看: 下面的操作我会结合「图生图的蒙版重绘」以及「controlnet」来操作。这两个功能都是我前面讲过的,你可以把接下来的操作看作为进阶的玩法。 你需要准备下面两张图,一张产品场景图以及一张产品的黑白蒙版图。 这里也要注意!
5. 图生图以及 Controlnet 设置 在「文生图」这里,把生成的高分辨图片发送到「图生图」,我这么做的目的只是想让「图生图」板块继承「文生图」的参数信息(这点我要说下,不然你们可能后面会懵)。 接下来点击「上传重绘蒙版」,上传准备好的场景图以及蒙版图。其他参数默认即可,采样方法与「文生图」使用一致即可,分辨率可以在此处再次放大,看大家需要调整。 生成之后可以看下对比,在产品周围,SD 会自动把产品融合到场景中去,可以调整「蒙版边缘模糊度」的值控制产品边缘的融合度,建议不要太高,不然产品会出现变形。 五、总结正如上述 3 个商业案例所示,StableDiffusion 为设计师带来了前所未有的创作方式。通过控制 Controlnet 插件,我们精准引导 AI 输出,使每个创意完美呈现。这种融合人工智能和创意的力量,不仅增加设计的灵活性,也提升创作的准确性和独特性。好啦,本篇文章就先到这了,后续继续更新 AI 商业案例教程。 手机扫一扫,阅读下载更方便˃ʍ˂ |
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