【AI作图】进阶教学之img2img定向成图及润色

有穷 · 发表于 2022-10-15 13:56:26

本帖最后由有穷于 2023-1-14 14:25 编辑

前言：前一贴已经简述了软件选择、安装和最基本的文字成图（txt2img）功能。本贴继续基于Stable Diffusion，主要阐释图像成图（img2img）功能的进阶使用和相关参数调整。
惯例先放张img2img成图（及过程稿）

一、图像成图的使用场景
  虽然学会使用文字成图（txt2img）后已经可以生成相应的图片，但是无论你tag写的有多详细，文字的描述力毕竟是有限的。所以如果要①更准确地定向生成某种图片，或者②在一张图片的基础上进行后续润色修改，就必须使用图像成图（img2img）功能。目前觉得也是AI绘图最实用的功能，通过喂给AI一些靠谱的参考，能够生成更高质量的图。

二、操作过程
  ①放入样图后，AI会参考样图的构图、颜色和光影和描绘对象等画面要素来进行成图。
  ②图像成图也要辅以文字tag来进行。这里以下图为例，首先我在网上随便找了张POV的照片，然后放到img2img，但是AI生成的图像和样图差很远，这时就要辅以文字描述帮助AI“理解”这张图，于是我输入了'male' 'back' 'kneel down''ass''realistic'等tag，限定这是一个男人跪姿后背视角的场景，之后生成的图就很稳定了。
在此基础上就可以自由发挥，比如输入不同tag换场景、体型、脸和肤色等等，还可以自己细化某些要素。

三、操作界面及详细参数
  ①img2img主要分在样图的基础上整体重绘和部分重绘。图中inpaint功能就是部分重绘，允许你尽量只调整图像的一部分，比如说脸。用这个功能涂上你需要重绘的地方即可重绘那一小部分，非常实用。

  ②需要注意的是最底下的两个参数也不是越严格越好，要结合你的使用需求。比如Denoising strength调到最低就直接变成原图了，还是要给予AI一定的创作自由。