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设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

2023-7-17 07:23| 发布者: admin| 查看: 311| 评论: 0

摘要: 大家好,这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~ 最近在网上看到很多用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 插件制作字效的案例,我也尝试了一下,效果非常不错,能用来快速生成各种高质量且极具创意的中文立体字 ...
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设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

大家好,这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~

最近在网上看到很多用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 插件制作字效的案例,我也尝试了一下,效果非常不错,能用来快速生成各种高质量且极具创意的中文立体字效,今天就为大家分享相关的操作方法 ~

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一、准备字体图片素材

首先我们可以在 Ps 或者 Ai 中准备字体图片素材,图片需要是白底黑字,尺寸按自己的需求,设置在 512~768 px 之间,字体最好选择免费可商用的,位置也要预先安排好,方便后期排版。我准备的是一张 768*512px 的图片,字体位于画面正中央。

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设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

二、设置提示词及参数

图片准备完成后,打开 WebUI,设置提示词及相关参数。我准备生成的内容与科幻有关,所以在提示词中使用了机械、飞船、火星、太空等相关元素,具体参数如下(提到的模型在文末可打包下载):

  1. 大模型:revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型:自动
  2. 正面提示词:best quality, masterpiece, ((Sharp silver constructions)), mechanical components, spaceship, huge Mars, Crater, universe background
  3. 负面提示词:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, EasyNegative ( EasyNegative 为负面提示词 embedding 模型 )
  4. 迭代步数:30
  5. 采样方法:DPM++ 2M SDE
  6. CFG scale:7
  7. 种子值:2387036663
  8. 尺寸:Size: 512x768

设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

三、设置 Controlnet 参数

接下来是用 Controlnet 控制出图效果,用到的是 canny 模型。Canny 能精准提取物体的外形线条,在这里使用可以让图像生成后“科幻”的字形轮廓依旧清晰可辨识,所以数值不能太低,建议在 0.8-1.2 之间。记得勾选启用,点击爆炸小图标可以预览 canny 的提取效果,我的参数如下:

  1. 预处理器(preprocessor): canny
  2. 模型(model):control_v11p_sd15_canny [d14c016b]
  3. 控制权重(weight): 0.95

设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

设置完成后点击「生成」按钮查看效果,可以多生成几次从中挑选效果比较好的,canny 的控制权重也可以适当调整,最终生成的图像如下:

设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

四、用 Tile 模型进行细节优化

图像生成后,直接点击生成框下方的“发送到图生图”,转到图生图界面进行下一步操作,大模型、提示词、采样方式、生成步数、尺寸这些都不变,启用 controlnet 的 tile 模型,不用上传图片,具体参数如下:

  1. 重绘幅度(Denoising strength):0.75
  2. ControlNet 预处理(preprocessor):tile_resample
  3. ControlNet 模型 model:control_v11f1e_sd15_tile [a371b31b]
  4. 控制权重:weight: 0.75

设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

设置完毕后点击「生成」按钮查看重绘效果,得到的新图像会比原图细节更加丰富精致,调整重绘幅度和 tile 模型的控制权重 2 项参数可以获得更多样的结果。

  1. 重绘幅度:数值越高,新图像与原图的细节差异越明显
  2. 控制权重:数值越低:新图像与原图的整体差异越明显,变形越严重

设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

五、更多案例

① 金属字效 ( canny 与 depth 双模型)

设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

基础参数

  1. 大模型:revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型:自动
  2. 正面提示词:best quality,masterpiece, (( gold Metallic typography)),(Exquisite carving pattern),3D,on a black background
  3. 负面提示词:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, EasyNegative ( EasyNegative 为负面提示词 embedding 模型 )
  4. 迭代步数:30
  5. 采样方法:DPM++ 2M SDE
  6. CFG scale:7
  7. 种子值:2387036663
  8. 尺寸:768*512

controlnet 参数 (可灵活调整)

  1. controlnet 0:预处理器&模型 canny / 控制权重:1.2
  2. controlnet 1: 预处理器&模型 depth_leres / 控制权重:0.55

② 食材字效

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基础参数

  1. 字体:优设鲨鱼菲特健康体
  2. 大模型:revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型:自动
  3. 正面提示词:best quality,masterpiece, (made of 3 cut fruit and vegetable),white background
  4. 负面提示词:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, EasyNegative ( EasyNegative 为负面提示词 embedding 模型 )
  5. 迭代步数:30
  6. 采样方法:DPM++ 2M SDE
  7. CFG scale:7
  8. 种子值:3339082817
  9. 尺寸:512*768

controlnet 参数(可灵活调整)

  1. controlnet 0:预处理器&模型 canny / 控制权重:0.8
  2. controlnet 1: 预处理器&模型 depth_leres / 控制权重:0.4

图生图 tile 优化参数(可灵活调整)

  1. 种子值:1640338457
  2. 重绘幅度:0.75
  3. controlnet 0:预处理器&模型 tile_resample / 控制权重:0.65

③ 国风字效 (结合墨风lora使用)

设计师狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立体字效

基础参数

  1. 字体:优设书华体
  2. 大模型:revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型:自动
  3. Lora 模型:墨心 Moxin_10(文末有资源包)
  4. 正面提示词:best quality,masterpiece, ((made of red red red burning lava and rocks)),gray war smoke and clouds,
  5. 负面提示词:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, EasyNegative ( EasyNegative 为负面提示词 embedding 模型 )
  6. 迭代步数:30
  7. 采样方法:DPM++ 2M SDE
  8. CFG scale:7
  9. 种子值:849744833
  10. 尺寸:512*768

controlnet 参数

  1. controlnet 0:预处理器&模型 canny / 控制权重:1.2
  2. controlnet 1: 预处理器&模型 depth_leres / 控制权重:0.65

好啦以上就是本期为大家介绍的利用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 插件制作中文立体字效的相关内容,喜欢本期推荐的话记得点赞收藏支持一波,之后会继续为大家推荐更多实用的 AI 绘画干货内容。

文中提到的相关模型资源已经打包好,可以直接文末下载使用。也欢迎大家扫描下方的二维码加入“优设 AI 绘画交流群”,和我及其他设计师一起交流学习 AI 知识~

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