2023-06-29|閱讀時間 ‧ 約 8 分鐘

Stable Diffusion進階 -- 紙娃娃穿衣法

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！

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