《M.O.N》書封製作 | Stable Diffusion
《M.O.N》
筆者最近開啟連載的小說《M.O.N》是以AI、仿生人、安寧療護為主軸的科幻短篇，約萬多字。四分之三的內容將限時免費公開，預計於本月發布完畢，期盼格友們一閱。
書封，按照慣例，是自製；也按照慣例，使用了Stable Diffusion (SD)。
設定細節請容筆者略過，僅分享過程概要。因為需使用ControlNet，使用的是1.5版（舊版/非SDXL）的流程。
步驟1：白色長廊
最初是以SD生成只有長廊的圖：
白色長廊
生成方法是先在Google上搜尋「infinite hallway、white hallway、endless hallway、bright hallway」等關鍵字，蒐集數張可用的參考圖片，然後運用ControlNet的reference功能來生圖。
上圖是在 Clip Studio Paint 中融合二～三張SD生成的圖後製而成的成果。
步驟2：3D素描人偶
靈感源自格友子不語的生成角色流程：SD很難在沒有提供人物外觀/姿勢參考的情況下，單憑提示詞畫出想要的姿勢與外觀，所以提供SD人物圖像參考非常重要。
子不語的方法是使用3D模型調動作的網站/軟體，筆者的方法是使用Clip Studio Paint內建的3D素描人偶功能，搭配透視參考線將3D視角調整成與長廊一致（下輪播圖1/左圖）。
因為原本人偶身上的參考線與地上陰影不利於後續加工，於是將人偶的參考線關閉，並調整光源設定，讓人偶陰影更貼合長廊光源（下輪播圖2/右圖）。
步驟3：粗略手繪
既然都已經使用Clip Studio Paint了，那就手動再做一層加工吧，畢竟步驟2的人偶全身灰茫茫，就這樣直接丟進SD後果不堪設想，於是筆者花了十幾二十分鐘幫人偶穿衣上色：
粗略手繪加工
步驟4：I2I + ControlNet
接著是不少SD使用者已經很熟悉的I2I + ControlNet流程。將步驟3的圖套用以下提示詞，再以高Denoising Strength數值搭配ControlNet的tile_resample生成圖片：
A silver hair woman wearing white doctor robe in a white hallway, 1girl, solo, white clothes, white robe, doctor robe, silver hair, looking back at camera, reflection on the floor, strip lighting, realistic, photorealistic,
步驟5：人工合併元素 + 重複步驟4
一如既往，SD很難一蹴可幾，所以才會有上面步驟4的五張輪播圖。筆者挑選各圖想要的部分在Clip Studio Paint中合併與調整後，繼續重複步驟4兩次，總算生成整體感覺已很接近自己所想的成果：
I2I + tile_resample
岔個題：
或許有人會想：為何不直接使用仿生人 (Android) 提示詞？
筆者的回答是：因為仿生人的「類型」太多了，而筆者想要的是只有膚色不同於真人的仿生人。如果直接使用Android這個提示詞，SD有高機率生成附有機械零件或「不像人」的角色。
膚色很好手動調整，零件或不像人可就難了。
步驟6：最終人工後製
瞳色、膚色、地上的陰影、光線的色調——等等不滿意之處，就再回Clip Studio Paint中手動調整，最終成果如下：
——順便簽個名。
