Stable Diffusion進階 -- 紙娃娃穿衣法

閱讀時間約 7 分鐘
紙娃娃穿上和服與牛仔襯衫

前言

這篇要來探討一個建立角色穿著的手法,除了之前討論過的 Stable Diffusion進階 -- 穿衣換衣術 以及 Stable Diffusion進階 -- 拼貼換衣術 之外,還有一種更複雜,但是我覺得頗為有趣的方法,就是搭配眾多ControlNet設定以及Photo bashing手法,將裸體紙娃娃穿上衣服的紙娃娃穿衣法
紙娃娃穿搭法是一個很古老的遊戲設計,最早從地下城主(1987年出品)開始,角色扮演遊戲上很常見的角色裝備瀏覽機制,而在AI算圖的時代,這個手法可以透過拼貼衣服在人物上,加上三個ControlNet的操控,以及循環輸入(Loopback)做到。

手法

首先要準備一個起始圖,它可以是裸體或半裸的人物角色圖,或者穿著衣物的角色圖,只要確定該圖能讓ControlNet掃描出姿勢圖(Openpose)與法線圖(Normal),且最終姿勢是你要的即可。
例如我使用這個提示詞組來生成半裸的角色圖:
(masterpiece, top quality, best quality, official art, beautiful and aesthetic:1.3), extreme detailed, Cheefuyu, fantasy, naked, nude, smile, underwear, cowboy shot, underpants, bra <lora:Cheefuyu:0.4>
(什麼衣服的提示詞都不加就會變成裸體,年紀未滿十八歲請勿嘗試)
芙悠的半裸角色圖
接著從網路上找尋想要貼上的素材圖,例如藍色和服:
藍色和服
打開任何支援圖層的影像編輯軟體,例如GIMP,然後將衣服貼上角色,必要時用剪裁以及位移或複製貼上等功能,讓衣服能貼合在角色上,形狀爛掉也可以,AI很聰明的,它可以處理。然後將圖送進img2img或者Inpaint之中。因為塗塗抹抹很麻煩,本文章範例都是用img2img,但如果不想動到背景與人臉表情,建議使用Inpaint。
要使用的提示詞必須包括我們想要生成的衣服款式,可以不用指定顏色,因為ControlNet會幫我們顧到這一塊,但是如果衣服款式指定錯誤,就會生成完全不對的成果:
(masterpiece, top quality, best quality, official art, beautiful and aesthetic:1.3), extreme detailed, Cheefuyu, fantasy, smile, kimono <lora:Cheefuyu25:0.4>
在這個範例,指定的衣物是kimono(和服)。
把衣物蓋上人物的合成圖傳進img2img
接著設定img2img的屬性,最重要的是維持Denoising strength在0.45,使得服裝可以貼上人物身上,但同時又不會變成其他類型的衣服,如果使用的是Inpaint,可以將Mast Area改成Only Masked,這樣生成的衣服會更細緻一些些。
img2img設定
接著是ControlNet,在這裡會用到三個ControlNet的設定,所以記得根據 Stable Diffusion基礎 -- 安裝ControlNet 提到的方法開啟至少四個ControlNet。
第一個ControlNet要輸入原始的人物半裸角色圖,並選擇Openpose,生成姿勢骨架,確保在跑圖時人物姿勢不會走樣:
ControlNet的Openpose
第二個ControlNet一樣輸入原始的人物半裸角色圖,並選擇Normal(法線貼圖),且Contorl Weight(控制權重)要調低到0.2的程度,這樣可以讓AI知道該角色的身材曲線概況,且不會過分控制使得整件衣服都貼到了角色身上,變成超級緊身衣。如果需要更寬鬆更不貼合身材的效果,可以繼續調低Control Weight,甚至可以不使用。但根據我的測試經驗,沒有這個設定的話角色身材很常走樣。
ControlNet的Normal
第三個ControlNet設定要使用非常少提到的T2IA配上color grid(色彩格)。它需要非ControlNet作者研發的t2ia color grid模型,請依照前述ControlNet設定文自行下載安裝。
在第三個ControlNet內,輸入角色貼上衣物的圖片。使用這個模型時,要將Preprocessor Resolution(前處理器解析度)開到最大的2048,才能精細地指定衣物的顏色。第三組ControlNet負責的是衣物生成時該有的顏色與圖樣的參考。
ControlNet的T2IA
最後是Loopback的設定。經過許多測試,Loops(重複次數)設定在10,Final denoising strength(最終去噪力度)最好設定在0.55,可以讓許多生成的圖片符合我們的需求,但同時又有不同的貼合度與款式,這樣就比較容易選出想要的成果。
Loopback設定
接下來就是跑圖,並且在其中選擇想要的成果!
AI算圖結果
從算圖成果可以看到,前一兩張生成的衣物雖然顏色與圖樣非常接近原衣物,但是身材的貼合度上並不好,直到第三張開始,ControlNet normal發揮夠多的影響力,才能讓和服完美貼合角色的身材。但此時衣服的顏色與圖樣已經開始飄移。當算圖回數越多,衣服就會越貼緊角色的身材,直到變成貼身緊身衣為止。以我為例,我覺得第四張是達到衣物貼合、顏色與圖樣最完美的成果。
另一個例子是將人物穿上兩件式的牛仔襯衫與牛仔短褲,處理步驟一模一樣:
(masterpiece, top quality, best quality, official art, beautiful and aesthetic:1.3), extreme detailed, Cheefuyu, long hair, fantasy, slight smile, denim jacket, denim short jeans, denim shirt <lora:Cheefuyu25:0.4>
單寧襯衫與牛仔熱褲

缺點

使用該手法,缺點很明顯,就是設定非常複雜,且出來的衣物圖樣並不能百分之百完全對應輸入的衣物,所以是不能拿來當成商用試穿圖的。
但是在遊戲設計上,以及插畫漫畫使用上,就能替設計師省去非常多中期拼貼步驟,而可以專注在前期衣物設計,以及後期將衣物不正確的圖樣修正的步驟上。
祝大家AI算圖愉快!
為什麼會看到廣告
avatar-img
19.8K會員
304內容數
寫奇幻小說,畫圖,心得,各式各樣作品的故鄉。
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
這篇要討論的主題與 Stable Diffusion進階 -- 穿衣換衣術 類似,但是要使用更穩定的方法把衣服變成自己想要的樣子。
本篇要來介紹一個很少人提到,但是我用了之後覺得非常驚艷的功能--循環輸入(Loopback)。
本篇要來討論一個很有趣的組合技巧,就是用有範圍的隨機提示詞來生成許多角色設定圖。
這篇來探索一下目前在Automatic1111底下如何控制畫面的光影。光影在AI算圖中其實難度不小,尤其是想要產生特定位置或特定效果的光影,往往要用到很多綜合手段才能做到。
最近ControlNet最新版1.222引入了新的Inpaint模型 -- Inpaint_only+lama,是一個比Inpaint_only更能推論新圖象的模型。
今天要來看一個ControlNet新出的模型 -- Reference以及它的一些用法。
這篇要討論的主題與 Stable Diffusion進階 -- 穿衣換衣術 類似,但是要使用更穩定的方法把衣服變成自己想要的樣子。
本篇要來介紹一個很少人提到,但是我用了之後覺得非常驚艷的功能--循環輸入(Loopback)。
本篇要來討論一個很有趣的組合技巧,就是用有範圍的隨機提示詞來生成許多角色設定圖。
這篇來探索一下目前在Automatic1111底下如何控制畫面的光影。光影在AI算圖中其實難度不小,尤其是想要產生特定位置或特定效果的光影,往往要用到很多綜合手段才能做到。
最近ControlNet最新版1.222引入了新的Inpaint模型 -- Inpaint_only+lama,是一個比Inpaint_only更能推論新圖象的模型。
今天要來看一個ControlNet新出的模型 -- Reference以及它的一些用法。
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Thumbnail
Hi 大家好,我是Ethan😊 相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本,也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布,還是在旅途中面對各種氣候變化,保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水,還能提升後續保養品的吸收效率。 曾經,我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
Thumbnail
這個應用情境可能是,如果你有自己的產品想要以QRcode來行銷,而「文生圖」(txt2img)的結果又無法與你的實際想像契合時,那麼用你的實際產品做為基底的圖生圖(img2img)QRcode就是一個不錯的選項。
Thumbnail
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
Thumbnail
這篇文章會跟各位解說如何利用Stable Diffusion生成有各人風格的QR Code並且實際可掃,這是一篇進階教學文章,需要有使用Stable diffusion以及Controlnet經驗的人才能順暢的閱讀並且使用。
Thumbnail
Vlad Diffusion(下略Vlad)和 Automatic1111(下略A1111)相較: 優點 1. 介面優化 2. 效能優化 -針對 Torch 2.0 優化 -使用 SDP(Scaled Dot Product)優化運算,無須 xFormers 也可顯著提升效能、降低
Thumbnail
stable diffusion 是一款AI繪圖軟體,你可以免費把stable diffusion算出來的圖免費拿來商用,但是像我的電腦因為顯卡太舊而無法快速運行,而浪費很多時間,你只要準備一個google帳號即可。
Thumbnail
AI 每天每週都在進步,我寫在 繪圖0能者的AI藝術入門手冊 的推薦軟體安裝,很快就推出新版了,所以,我把 Automatic1111 最新版本安裝方式寫在這裡,以便盡我所能為各位讀者更新。 建議使用 windows 桌機PC,具有 Nvidia GTX1660以上等級的獨立顯示卡,算圖會比較容易。
Thumbnail
去這邊點選開啟sd的webui-user.bat程式先會跟你說9009 把這個bat右鍵筆記本編輯會發現,set PYTHON=路徑是空的,那我們就去把後面的路徑補上改成下面這個 set PYTHON=D:\StableDiffusion\system\python\python.exe 接下來
Thumbnail
  2023/Apr/8 補充更新 - 想訓練AI模型的人,建議正常安裝Python和Git,理由如下:
Thumbnail
注意! 以下為不專業解釋~若有錯誤請指教。 使用 ai 產出圖片需要一個附檔名為 .ckpt 的模型訓練檔案~ai 會使用這個訓練檔案內的資訊,產生出我們想畫的圖片出來。
Thumbnail
試著玩一下 stable diffusion,一個 Ai 作畫的軟體~ 結果啥都畫不出來~ 哈哈哈!
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Thumbnail
Hi 大家好,我是Ethan😊 相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本,也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布,還是在旅途中面對各種氣候變化,保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水,還能提升後續保養品的吸收效率。 曾經,我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
Thumbnail
這個應用情境可能是,如果你有自己的產品想要以QRcode來行銷,而「文生圖」(txt2img)的結果又無法與你的實際想像契合時,那麼用你的實際產品做為基底的圖生圖(img2img)QRcode就是一個不錯的選項。
Thumbnail
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
Thumbnail
這篇文章會跟各位解說如何利用Stable Diffusion生成有各人風格的QR Code並且實際可掃,這是一篇進階教學文章,需要有使用Stable diffusion以及Controlnet經驗的人才能順暢的閱讀並且使用。
Thumbnail
Vlad Diffusion(下略Vlad)和 Automatic1111(下略A1111)相較: 優點 1. 介面優化 2. 效能優化 -針對 Torch 2.0 優化 -使用 SDP(Scaled Dot Product)優化運算,無須 xFormers 也可顯著提升效能、降低
Thumbnail
stable diffusion 是一款AI繪圖軟體,你可以免費把stable diffusion算出來的圖免費拿來商用,但是像我的電腦因為顯卡太舊而無法快速運行,而浪費很多時間,你只要準備一個google帳號即可。
Thumbnail
AI 每天每週都在進步,我寫在 繪圖0能者的AI藝術入門手冊 的推薦軟體安裝,很快就推出新版了,所以,我把 Automatic1111 最新版本安裝方式寫在這裡,以便盡我所能為各位讀者更新。 建議使用 windows 桌機PC,具有 Nvidia GTX1660以上等級的獨立顯示卡,算圖會比較容易。
Thumbnail
去這邊點選開啟sd的webui-user.bat程式先會跟你說9009 把這個bat右鍵筆記本編輯會發現,set PYTHON=路徑是空的,那我們就去把後面的路徑補上改成下面這個 set PYTHON=D:\StableDiffusion\system\python\python.exe 接下來
Thumbnail
  2023/Apr/8 補充更新 - 想訓練AI模型的人,建議正常安裝Python和Git,理由如下:
Thumbnail
注意! 以下為不專業解釋~若有錯誤請指教。 使用 ai 產出圖片需要一個附檔名為 .ckpt 的模型訓練檔案~ai 會使用這個訓練檔案內的資訊,產生出我們想畫的圖片出來。
Thumbnail
試著玩一下 stable diffusion,一個 Ai 作畫的軟體~ 結果啥都畫不出來~ 哈哈哈!