Stable Diffusion進階 -- 醒來！表情變換
閱讀時間約 3 分鐘
當我們算圖時，有一種特殊情況是，我們對於整張圖的結果都很滿意，但是想要調整人物的表情。例如下面這張圖，我對於人物的姿勢，光線與情境都很滿意，但是想要讓人物睜開眼睛且對著鏡頭微笑：
這時候我們可以試試看用同一個seed，稍微改變提示詞來看看效果如何，很多時候都可以在對畫面影響不大的情況下達到目的，但是有時候因為表情提示詞會影響整個畫面，甚至是人物的姿勢，或者你想要用另一個模型來產生一樣的圖片，那就必須用比較複雜的方法。
以下是我使用img2img加上ControlNet的方法。
首先，將圖片傳入img2img，將Denoising strength權重調為0.3，這樣才不會對整個畫面造成大改變，但是又能容許提示詞對表情有足夠強的控制力。
接下來開啟ControlNet面板，在第一個ControlNet設定之內選擇openpose_hand當作preprocessor，這樣就能限制人物的姿勢與手，但是因為我們不是選擇openpose_full，所以不會限制了表情的變動。
接下來開啟第二組ControlNet的設定，Preprocessor選擇使用depth_midas。這樣就能產生人物的深度圖，限制整個圖片的人物輪廓與物品不變，但是因為depth通常不能描述臉部表情，所以也能讓我們改變表情。
設定完成之後，把有關表情的提示詞加進來，然後開始算圖！
(masterpiece, top quality, best quality, official art, beautiful and aesthetic:1.2), Vallaria, naked laying on bed with white pillow and white comforter, morning light, close shot,
sweet smiling, (looking at viewer:1.4), seductive eyes,
<lora:Vallaria:0.4>
在這個例子，我將sleeping這個提示詞拿掉，改成laying。然後增加改變眼睛與嘴部的提示詞sweet smiling, (looking at viewer:1.4)。
算了十幾張圖，挑選我覺得最符合結果的圖，這就是今日的成果！
祝大家AI算圖愉快！
進階技巧目錄：
- Stable Diffusion進階 -- 製作角色設定圖
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- Stable Diffusion進階 -- CLIP Skip 2
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- Stable Diffusion進階 -- 提示詞矩陣
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而那些較為底層的，或是專給高手使用的更新項目我就不細說了。
在我們上一篇文章中，提到了生成AI Art QR Code的方法。今天這一篇中我們要實戰另一種生成AI QR Code的方法。上一篇的方法需要由經由 X/Y/Z測試去獲得最佳的參數，且套用不同的Model/Lora都需要去找最佳的甜蜜點，這樣難免比較累一點，今天我會介紹一個方式，是相對比較穩定的做法
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-針對 Torch 2.0 優化
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先說結論：
演算Img2Img時，Sampling Methods（取樣方法）中Karras類型比較忠於原圖，非Karras類型比較放飛自我。
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