AI繪圖-一個簡單易用低成本的圖片細節增幅工具:LLUL

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘

前言:

#stable diffusion webui
今天來介紹一個小工具LLUL,LLUL是一個stable diffusion webui下的小外掛,用於增加圖片細節,簡單易用,沒什麼複雜的操作過程,開了就能用。而且它增加的細節是肉眼可見的,絕對不是那種加心理作用的。有開就一定有明顯效果,不需要故意把圖放到最大然後在那邊玩大家來找碴才看的出哪裡不同。

範例圖:

先來兩張效果範例,你可以看完後再決定是否要使用這套工具:
奇幻風格下的細節增幅:
原圖
開啟LLUL
寫實風格下的細節增幅:
原圖
開啟LLUL

安裝方式:

安裝方式跟其它外掛一樣,我就簡單帶過,先打開stable diffusion webui下的Extensions頁籤,然後打開Available子頁籤,點擊LoadFrom按鈕。
搜尋框輸入LLUL,找到LLUL項目後直接點擊Install按鈕即完成安裝。
安裝後重啟或重整介面即可。

使用方式:

如果有正確安裝的話,在繪圖介面中應該會出現一個LLUL的控制區:
操作介面沒什麼複雜性:
記得先勾選Enabled才會使LLUL發生作用。
Multiplication (2^N),這是用於調整下方的灰色方塊大小,可以直接拉滑杆,若想精細微調時就自己輸入數值。
Weight,細節權重,數值越大加入的細節越多,記得適可而止就好,數值太高畫面會直接爆炸。這個值不只是正向的,也可以改成負值用於減少細節
灰色方塊可以直接用滑鼠拖動,被灰色方塊罩住的圖片區域代表是要加強細節的部位。
Load BGErase BG分別是加入參考底圖與移除底圖,讀取底圖不是必要的,只是提供一點便利性。
底圖用來讓你在移動灰色方塊時有個明確的參考基礎,像下面這樣我讀入原圖後就可以更明確的知道臉部的位置,我將灰色方塊移到臉部代表要加強臉部細節:
原圖
開啟LLUL
其餘設定項目算是給高手用的,我就不展開說明了,有興趣的再自己研究。

使用情境試範:

正向加強細節的狀況:
原圖
開啟LLUL
前面提到過,細節權重不只是正向的,也可以調成負值用於減少細節:
原圖
開啟LLUL並將權重設成負值
在這測試過程中,偶然出現了一張有趣的圖,剛好是半人半鬼的狀態:
如果加強權重,她就真的變鬼了:
如果權重設為負值,她就又變人了:
上面都是直接對準人臉來加強細節,那麼如果刻意指定天空或草地之類的空曠處呢?一樣是有開就有效果,就算需要亂加東西它也會完成細節增幅的任務:
原圖
選定左上天空增幅的結果
原圖
選定右側中間天空增幅的結果
當然,也不全然會是正面效果,也有的開了不如別開,越開越醜的狀況:
原圖
開了之後反而多了皺紋與油光

結語:

LLUL就是個單純好用的小工具而已,不需要東調西調就有十分強烈的效果,除了實用性之外,也有可玩性。
好不好用其實是看個人繪圖習慣,一般來說我沒有針對單一張圖瘋狂打磨想要畫到100分的習慣,這個工具我只用來當小玩具在用而已。
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沙龍自介: 雜文派,舉凡AI介紹、科技新知、廢談網誌、小說動漫通通都寫。雖說如此,但目前以AI與科技類文章為主軸,我也不知道怎麼變這樣的,holy 媽祖。 本人不喜歡看長篇文章,也不擅長寫長篇文章,我的意思是:我的優點是廢話很少,看我一篇文不會花你太多時間。
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以下測試同樣都是使用stable diffusion webui。 據我之前看過的網路文章或網路討論,大多是指繪圖步數越高則繪圖細節會越多,但其正面效益會隨著步數的持續增加而遞減。但我並沒有看到有人明確的描述細節的提昇到底是提昇在哪?效益的遞減又是怎麼遞減的?我只好自己測一次才會甘願了。
這個測試沿用上次的鏈鋸人測試方式,差別只是角色換成了明日香而已,這次用的Lora易用度較高,真人風格與動漫風格的輸出都還算穩定。 真人風格的model使用Chilloutmix-Ni,動漫風格的model使用anything-v4.5,Lora來源為C站的明日香Lora。
這次的測試純粹是我個人好奇同一組繪圖prompt分別使用在真人風格與動漫風格的model下,會有什麼差別? 真人風格的model使用Basil mix,動漫風格的model使用anything-v4.5。Lora來源為C站的瑪奇瑪Lora。
以下講一些有關stable diffusion webui的幾個小操作,都不難,也都很實用,也許其實你早就知道了,這些都不是什麼驚奇的事,但我發現似乎並不是所有人都知道這些事。 這些真的都是一些雞毛蒜皮的小事,不足以獨立寫成一篇教學文章,所以我就簡單的匯整一下就好。
之前用20種採樣方式,隨機生成四張圖,好像沒什麼可比性,每一組的生成結果都差不多是有好有壞。如果畫四張不同的圖比不出好壞,那全部畫同一張圖的話呢?這次的測試就是針對這個疑問而進行的。
這篇主要是比較目前在stable diffusion webui下的20種採樣方式的圖片生成速度與生成結果比較。此處所說的採樣即是Sampling method,也有的會翻成取樣方法。
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