AI繪圖-Stable Diffusion 013- ControlNet其它特殊效果 – Shuffle & IP2P
ControlNet 官方的其它特殊效果主要有 Shuffle、Tile、Inpaint、IP2P、Reference，其中Tile和Inpaint會花比較多篇幅就之後另外再介紹，這篇就先來看Shuffle & IP2P & Reference這三種ControlNet成像效果。
Shuffle
Shuffle預處理器會將原本的圖片畫面打散重新洗牌(而且每都是隨機亂數提取)，所以同一張原圖每次提取出的預處理圖被打散的樣式會都不一樣。但重點就是提取出原圖的顏色/風格，進而去影響新生成圖像的整體畫風/色調。
先用文生圖簡單生成一張真人照片
加入ControlNet Shuffle。這裡雖然所有設定不變，連Seed值也固定住，不過加入ControlNet Shuffle的影響後，風格移植了，但同時無法固定住照片原本的構圖。
前面構圖改變太多的問題，雖然也可透過把Control Weight權重調低的方式改善，但又怕權重愈調低了，風格移植的效果愈不明顯。那不如不要去改變權重，只要再加入第二個ControlNet的Canny線條約束來限制住大致的輪廓外觀就好。
再多加一個Canny的線條約束，如此，算是有把清明上河圖的風格/色調移植到新圖上了吧？
Shuffle的權重預設的1就差不多很剛好，再低風格效果不明顯，再高又會畫面崩壞 :
而前面說的透過把Control Weight權重調低的方式來改善畫面構圖不要被改變太多，但實測再低的權重也是無法很準確有效地定住原構圖的細節，不如線條約束實用 :
再來一張套上水墨風格的成像。到這裡一直都是用真人風格的Checkpoint模型，人臉的部分看起來就只是轉黑白色調而已，沒有水墨畫風的質感。
如果換成專畫卡通人物的Checkpoint模型(AnythingV3)，這樣好像風格移植的效果更明顯些，不是只有顏色移植。所以，在做風格轉換時也需要注意一下所使用的Checkpoint模型與最終想要成像的風格效果搭不搭配。ControlNet提取風格的原圖如果是卡通動畫、二次元、或是像這張水墨風等，想要不是只有顏色/色調的移植，而是要連畫風的質感都時展現出來時，那麼就要記得避開使用專畫三次元真人寫實風格的Checkpoint模型。
IP2P
IP2P沒有預處理器，它的效果就是可以把一張原圖加上提示詞描述(ex. “make it on fire”)，來轉換場景狀態，例如讓場景起火、下雪變冬天…..等。
這邊在提示詞的部分，官網上介紹註明 : Also, it seems that instructions like “make it into X” works better than “make Y into X”
從下面的人像圖所下的提示詞就可看出差別。照常理，我會在提示詞裡寫上”make her on fire”或是”make her snow”。但可以明顯發現，這樣原圖的人物會有所改動，幾乎是變成另外一個人。
但如果照官網指示，不管是針對場景還是人物，提示詞的開頭都統一寫”make it ……”，會比較理想。如下圖，原圖人物的長相特徵有保留住的情況下做到了場景狀態轉換。
Reference
Reference的功用是用來生成與原圖風格內容類似的圖。使用Reference目前有3種預處理器，但並不需要有對應的Control Model。
在官網的示範中(下圖的圖片來源 : https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet)，看起來似乎很好用，好像用一張參照圖，就可以去生成參照圖片中人物/動物的各種變化圖來(固定住人物/動物的特徵去生成變化不同姿態/表情)。
(Prompt “a dog running on grassland, best quality, …”)
如此一來，就可以用一張圖去生成訓練LoRa模型時要用到的多張同個人物角色，但不同臉部表情/角度的圖片，或是說，一張參考照片就能搞定固定住人物特徵實現人設統一，那是不是就不需要LoRa了？
看上面狗在草地上奔跑的例子效果很好，但如果放在人物身上時呢 ？
下面圖例讓原圖中戴墨鏡，沒有表情的女孩，加上微笑。在3種Reference預處理器下的效果 :
提示詞 : a girl wearing sunglasses, smile
最後面放了一張關閉ControlNet Reference效果，只有提示詞產出的圖來對比。感覺Reference差不多就是固定住髮型、和在畫面中大致的姿勢構圖。至於你說人的五官長相有沒有像，同一個模型的這些人臉看久了我實在有些臉盲了@@
Reference 控制下連刷10張圖 : 有的髮型固定住了，有的衣服特徵固定住。
我用動物測試時真的都挺像的，可以連刷10張奔跑姿勢都沒問題，看起來10張都是同一隻狗沒錯。
但真人的五官長相我實在刷不出這樣都固定住的效果。而且像上面載太陽眼鏡女孩的例子，如果提示詞裡沒去交代有戴太陽眼鏡的話，那就只會生成一個笑臉女生，差不多的頭髮長度，上半身正面照。如此的話，那我用不用Reference好像差別意義不太大？稍微可輔助固定特徵，但很大呈度上都是靠提示詞細描述和所使用的Checkpoint模型？
最後不死心，再拿張長相比較有辨識度的人像來測看看，加上Reference，看看SD會參照還原畫出怎樣類似的特徵來。
提示詞只有”a man, smile”。看得出來，Reference抓住灰白髮色+自然捲特徵(這個是我提示詞沒說明，很明確是Reference的功勞)。
總之，目前為止，Referenc我還沒能玩出真的像網上有些標題說的這麼厲害，可以取代LoRa，人設統一之類的地步(是朝這個方向沒錯，只是離穩定品質還有很大的差距)。有時訓練模型的樣本數不夠時或許這個Reference現在可以幫忙加減多提供一些變化的樣本圖，但至於其它，還是先不要太過期待Reference的效果，等它之後再進化/優化的版本/演算效果出現時再說吧~
另外，補充一下前面沒說到Reference預處理器下有個”Style Fidelity (only for “Balanced” mode) “的參數可調整，它是用來控制Reference風格保真度的高低(只在Control Mode是Balanced模式下有效)。
實測圖如下，我是覺得一般都用預設的0.5就可以了，拉低少了相似度，拉太高生成的圖又很容易會畫面崩壞。
看起來大致上就是Reference_only和Reference_adain+attn，保真度約預設的0.5剛好，而Reference_adain有需要時可以稍微往1的方向拉高，也不至於出現畫面崩壞。
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