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設(shè)計師狂喜! 用 Stable diffusion WebUI 快速制作中文立體字效

2023-07-17 14:44 作者:張小楓聊設(shè)計  | 我要投稿


文章轉(zhuǎn)載于:優(yōu)設(shè)網(wǎng)

大家好,這里是和你們一起探索 AI 繪畫的花生~

最近在網(wǎng)上看到很多用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 插件制作字效的案例,我也嘗試了一下,效果非常不錯,能用來快速生成各種高質(zhì)量且極具創(chuàng)意的中文立體字效,今天就為大家分享相關(guān)的操作方法 ~

首先我們可以在 Ps 或者 Ai 中準(zhǔn)備字體圖片素材,圖片需要是白底黑字,尺寸按自己的需求,設(shè)置在 512~768 px 之間,字體最好選擇免費(fèi)可商用的,位置也要預(yù)先安排好,方便后期排版。我準(zhǔn)備的是一張 768*512px 的圖片,字體位于畫面正中央。

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二、設(shè)置提示詞及參數(shù)

圖片準(zhǔn)備完成后,打開 WebUI,設(shè)置提示詞及相關(guān)參數(shù)。我準(zhǔn)備生成的內(nèi)容與科幻有關(guān),所以在提示詞中使用了機(jī)械、飛船、火星、太空等相關(guān)元素,具體參數(shù)如下(提到的模型在文末可打包下載):

  1. 大模型:revAnimated_v122 / 外掛 VAE 模型:自動

  2. 正面提示詞:best quality, masterpiece, ((Sharp silver constructions)), mechanical components, spaceship, huge Mars, Crater, universe background

  3. 負(fù)面提示詞: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 為負(fù)面提示詞 embedding 模型 )

  4. 迭代步數(shù):30

  5. 采樣方法:DPM++ 2M SDE

  6. CFG scale:7

  7. 種子值:2387036663

  8. 尺寸:Size: 512x768

三、設(shè)置 Controlnet 參數(shù)

接下來是用 Controlnet 控制出圖效果,用到的是 canny 模型。Canny 能精準(zhǔn)提取物體的外形線條,在這里使用可以讓圖像生成后“科幻”的字形輪廓依舊清晰可辨識,所以數(shù)值不能太低,建議在 0.8-1.2 之間。記得勾選啟用,點(diǎn)擊爆炸小圖標(biāo)可以預(yù)覽 canny 的提取效果,我的參數(shù)如下:

  1. 預(yù)處理器(preprocessor): canny

  2. 模型(model):control_v11p_sd15_canny [d14c016b]

  3. 控制權(quán)重(weight): 0.95

設(shè)置完成后點(diǎn)擊「生成」按鈕查看效果,可以多生成幾次從中挑選效果比較好的,canny 的控制權(quán)重也可以適當(dāng)調(diào)整,最終生成的圖像如下:

四、用 Tile 模型進(jìn)行細(xì)節(jié)優(yōu)化

圖像生成后,直接點(diǎn)擊生成框下方的“發(fā)送到圖生圖”,轉(zhuǎn)到圖生圖界面進(jìn)行下一步操作,大模型、提示詞、采樣方式、生成步數(shù)、尺寸這些都不變,啟用 controlnet 的 tile 模型,不用上傳圖片,具體參數(shù)如下:

  1. 重繪幅度(Denoising strength):0.75

  2. ControlNet 預(yù)處理(preprocessor):tile_resample

  3. ControlNet 模型 model:control_v11f1e_sd15_tile [a371b31b]

  4. 控制權(quán)重:weight: 0.75

設(shè)置完畢后點(diǎn)擊「生成」按鈕查看重繪效果,得到的新圖像會比原圖細(xì)節(jié)更加豐富精致,調(diào)整重繪幅度和 tile 模型的控制權(quán)重 2 項(xiàng)參數(shù)可以獲得更多樣的結(jié)果。

  1. 重繪幅度:數(shù)值越高,新圖像與原圖的細(xì)節(jié)差異越明顯

  2. 控制權(quán)重:數(shù)值越低:新圖像與原圖的整體差異越明顯,變形越嚴(yán)重

五、更多案例

① 金屬字效 ( canny 與 depth 雙模型)

基礎(chǔ)參數(shù)

  1. 大模型:revAnimated_v122 / 外掛 VAE 模型:自動

  2. 正面提示詞:best quality,masterpiece, (( gold Metallic typography)),(Exquisite carving pattern),3d,on a black background

  3. 負(fù)面提示詞: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 為負(fù)面提示詞 embedding 模型 )

  4. 迭代步數(shù):30

  5. 采樣方法:DPM++ 2M SDE

  6. CFG scale:7

  7. 種子值:2387036663

  8. 尺寸:768*512

controlnet 參數(shù) (可靈活調(diào)整)

  1. controlnet 0:預(yù)處理器&模型 canny / 控制權(quán)重:1.2

  2. controlnet 1: 預(yù)處理器&模型 depth_leres / 控制權(quán)重:0.55

② 食材字效

基礎(chǔ)參數(shù)

  1. 字體:優(yōu)設(shè)鯊魚菲特健康體

  2. 大模型:revAnimated_v122 / 外掛 VAE 模型:自動

  3. 正面提示詞:best quality,masterpiece, (made of 3 cut fruit and vegetable),white background

  4. 負(fù)面提示詞: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 為負(fù)面提示詞 embedding 模型 )

  5. 迭代步數(shù):30

  6. 采樣方法:DPM++ 2M SDE

  7. CFG scale:7

  8. 種子值:3339082817

  9. 尺寸:512*768

controlnet 參數(shù)(可靈活調(diào)整)

  1. controlnet 0:預(yù)處理器&模型 canny / 控制權(quán)重:0.8

  2. controlnet 1: 預(yù)處理器&模型 depth_leres / 控制權(quán)重:0.4

圖生圖 tile 優(yōu)化參數(shù)(可靈活調(diào)整)

  1. 種子值:1640338457

  2. 重繪幅度:0.75

  3. controlnet 0:預(yù)處理器&模型 tile_resample / 控制權(quán)重:0.65

③ 國風(fēng)字效 (結(jié)合水墨風(fēng)lora使用)

基礎(chǔ)參數(shù)

  1. 字體:優(yōu)設(shè)書華體

  2. 大模型:revAnimated_v122 / 外掛 VAE 模型:自動

  3. Lora 模型:墨心 Moxin_10(文末有資源包)

  4. 正面提示詞:best quality,masterpiece, ((made of red red red burning lava and rocks)),gray war smoke and clouds,

  5. 負(fù)面提示詞: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 為負(fù)面提示詞 embedding 模型 )

  6. 迭代步數(shù):30

  7. 采樣方法:DPM++ 2M SDE

  8. CFG scale:7

  9. 種子值:849744833

  10. 尺寸:512*768

controlnet 參數(shù)

  1. controlnet 0:預(yù)處理器&模型 canny / 控制權(quán)重:1.2

  2. controlnet 1: 預(yù)處理器&模型 depth_leres / 控制權(quán)重:0.65

好啦以上就是本期為大家介紹的利用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 插件制作中文立體字效的相關(guān)內(nèi)容,喜歡本期推薦的話記得點(diǎn)贊收藏支持一波,之后會繼續(xù)為大家推薦更多實(shí)用的 AI 繪畫干貨內(nèi)容。

文中提到的相關(guān)模型資源已經(jīng)打包好,可以直接文末下載使用。



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