TiGG的Logo製作|使用Stable Diffusion

閱讀時間約 1 分鐘

幾天前,我問了一下獨立遊戲勇者,看他們有沒有什麼工作,是沒人可以處理的,得到的答案是,沒有人可以製作Logo,因此我就接下來做了。

整個工作的週期,大概就一天左右,工作流程包含了:研究如何用Stable Diffusion,生成Logo畫風的素材、規劃Logo的畫面內容、素材的製作、排版和最後的放大。


關於如何生成Logo風格的素材,我這邊使用了兩個LoRA,連結我放在下方。

這邊補充一下,我使用的是SD1.5的主模型,如果你是其他的版本,可能要試著尋找看看其他的LoRA,或著乾脆找個1.5的主模型來用。


這是我用來生成素材的提示詞,這部分只是給各位參考「權重」,實際上的參數大小,還是需要依照自己的主模型,和需求來調整。

這是正向提示詞,除了這兩個Logo的LoRA,我還有放其他,用來調整美術風格的LoRA。

<lora:animeoutlineV4_16:0.5>,<lora:add_detail:0.3>,<lora:hitokomorustyle:0.5>,
<lora:LogoRedmAF-Logo>,LogoRedmAF,<lora:LOGO:0.5>,
(simple_background, white_background:1.2),
(masterpiece, best quality, very aesthetic, absurdres:1),(official art:1.2),
(logo:0.5),(slime:1.4),

這是反向提示詞,這邊我通常是使用Textual Inversion,而且不管生成什麼素材,都只用這行。

除非有遇到什麼物件,是特別不想生成出來的,我才會另外加到反向提示詞當中。

(bad-artist, bad-hands-5, EasyNegativeV2:1.2),(text, watermark:1),


在其他的參數設定上,個人習慣把Clip skip設定成2,或者也可以把LoRA的權重加大,那Clip skip也能跟著加大到3~5之間。

上述的參考提示詞,如果用文生圖,產出的內容大概是長這樣:

raw-image


如果生成的結果不如預期,那就是調整權重和Clip skip,這邊就是要不斷的測試,我也沒辦法給出什麼好建議,多嘗試來獲得經驗就是了。


接著就是規劃Logo的內容了,不要指望SD1.5能夠生成太複雜的Logo,所以我的規劃是,分段製作素材,最後在進行合併的排版。

這是我的Logo設計概念:

主視覺:勇者造型的史萊姆

史萊姆代表的,是具有韌性的初心者,右邊的寶劍,代表的是勇氣和行動,左手的火把,代表的是智慧和傳承

TiGG的顏色,對應了四個代表物,分別是寶藏(treasure)想法(idea)成長(grow)寶石(gem)


上面的設計概念,是最終的版本,我一開始的代表物,並沒有「成長(grow)」,而是使用「金幣(gold)」。

只是在排版的時候,就覺得寶石和金幣的概念,重疊度似乎有點太高了,所以後來才把金幣換掉,改用成長。

素材大概就是以下這些,製作過程就不展示了,基本上就是用ControlNet的Tile算法,來控制素材的畫面,然後透過不斷的修圖,來達到我要的畫面效果。


有了素材之後,就是排版,以及最後的放大,還有,修整圖片放大後的錯誤。

這裡也沒有什麼AI繪圖的技術成分,比較重要的,反而是修圖軟體的熟練程度,以及對畫面排版的認知能力。雖然我的排版,幾乎都是靠我的直覺在辦事的🙃

這是最後的成品,因為要用在社群頭貼上,所以在弄完去背的版本後,我就順便用了這個圓形的版本。

TiGG的Logo,社群頭貼版本

TiGG的Logo,社群頭貼版本


這篇文章就分享到這裡,如果剛好要製作Logo,這那篇內容應該多少有幫助,感謝你的觀看。

免費、開心、簡單,這是我做教學的理念,我希望透過我的行動,讓人們找回自我學習的快樂,讓那些資源稀少的自學者們,也能朝著自己的夢想來前進。讓我們一起開心的做出遊戲吧!
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參加了FGJ的活動,體驗了一下,什麼是分工做遊戲的感覺。這是我人生中的第一場Game Jam,這次我負責的,主要是2D美術的部分,最核心的工作,是隻螞蟻的圖片和動畫。
喜歡的話,可以拿去當手機桌面,我不介意。要拿去當素材也無妨,不要直接拿去販售就好了,雖然我有用AI繪圖,但好歹也花了不少時間在修圖。
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本篇參與的主題活動
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下,有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式,這篇文章提供了實作範例與一些經驗,分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習,並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜,AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾,最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具,身為一名工程師,自然看看無妨,這篇文章算是新手開箱文,會說明如何部署一套基礎模型,並使用 AWS SDK 與其互動。
前言 我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習,學生時期也沒有學習過相關知識。 作為一個業餘小白,我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中,我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此,我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ,以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體,叫做SillyTavern。 SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體,SillyTavern是TavernAI的分支,但SillyTavern走上了自己的路,加進了許多額外功能,並且仍在積極的持續更新中。 然後,可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思,但為什麼需要提示呢? 當AI不理解我們的時候,勢必給出的回應並非準確的為我們解答,因此一個好的提示是非常重要的,就如同我們人與人之間的溝通一樣,如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方,讓對方理解,進而給出一個明確的答案,這就是提示(Prompt)的重要性,對
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