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    从本地部署到操作使用,十方融海十方教育影视后期玩转AI出图利器

    作者:  来源:  时间:2023-10-16 10:15:30  阅读:

    有在研究AI绘画的同学们,今天十方影视后期给大家准备了一篇干货级的分享。从Stable Diffusion的本地部署、操作页面以及插件使用,再到最后的实操案例,一步一步教大家学会使用Stable Diffusion!

    1、Stable Diffusion本地部署

    Stable Diffusion的配置要求并非很高,显存4G以上就可以,不过要求硬盘至少要有50G以上(建议100G),适用于Win10-11版本。

    如果你的电脑满足以上要求,那么就可以进行Stable Diffusion的本地部署了。

    (1)下载整合包。将文件解压在全英文的安装路径中,减少后期报错的可能。

    (2)点击"启动器运行依赖"完成启动环境搭建。

    点击启动器应用程序,一键启动Stable Diffusion。

    图片

    待启动器页面弹出后,点击“一键启动”。

    首次启动Stable Diffusion可能需要较长的时间,请耐心等待:

    当Stable Diffusion界面自动弹出时,就代表着你已经完成其本地部署。

    2、熟悉Stable Diffusion界面

    (1)在界面的左上角,你可以选择进行创作的基础模型。

    (2)在模型选择的下方,是输入提示词的文本栏。

    与Midjourney不同的是,Stable Diffusion还拥有一行反提示词文本栏,你可以将不希望呈现在画面中的元素输入进去以贴合创作需求。

    图片

    (3)提示词文本栏的下方,是采样方法与迭代步数。

    简单的来讲,迭代步数影响的是创作画面的细节丰富程度。迭代步数越多,产生的细节就越多。

    不是迭代步数越多越好,这需要结合创作项目来进行实际调试。

    (4)下方是图片宽度、高度、生成批次、每批数量。

    值得注意的是在它们下方的提示词相关性。它控制着产出图片受输入提示词的影响程度。一般取值范围在7-15。

    图片

    (5)提示词相关性的下方,是十分重要的随机种子参数以及ControlNet插件。

    可以说,正是因为有了ControlNet插件,才使得Stable Diffusion区别于Midjourney等“抽盲盒”式AI生成工具,更能应用于建筑、室内设计方向的实际项目之中。

    图片

    3、Control Net 插件入门

    Stable Diffusion安装Control Net插件的方法:

    A. 点击页面中的“扩展”。

    B. 点击扩展界面中的“可用”。

    C. 点击可用界面中的"加载自"。

    D. 按住键盘 contorl 键后,按 F键调出检索文本框。

    E. 在检索文本框内输入 con-trolnet。

    F. 找到“扩散控制网络 (con-trolnet)”,并点击后方的安装。

    G. 点击“应用并重启用户界面”等待安装完成。

    在确保已经安装 Control Net 插件之后,需要将 Control Net 的根路径进行更改,具体流程如下:

    点击“设置”找到 Control Net 选项。

    复制 Control Net 的根路径。

    图片

    将 Control Net 根路径粘贴更改到保存路径中。

    图片

    需要注意的是,该操作需在"科学上网"前提下进行。

    4、室内设计实操案例分享

    (1)获得室内线稿图

    首先,打开3ds max ,简单用box堆一个室内场景出来,你用其他三维软件也可以,然后将这个场景渲染出一个线稿图出来。

    (2)设置提示词

    选择文生图,正向关键词和负向关键词见下方,初始迭代步数可以调低一些,宽高比注意和线稿图一致。

    正向关键词:

    The interior design of a beautiful living room with a big glass windows with heavy curtains,bay window,tv wall

    反向关键词:

    ugly,poorlydesigned,amateur,bad bad proportions,bed lighting,direct sunlight,people,person,cartoonish

    图片

    (3)设置 Control Net

    打开 Control Net,将之前渲染得到的线稿拖到 ControlNet 的参考图中,勾选启用,因为是白色背景图片,所以要勾选反色模式。

    如果显卡显存低,要勾选低显存优化。因为参考图本身就是线稿,所以预处理器不需要选择,在模型里选择 canny。

    引导介入时机 设置为0.1左右,引导退出时机设置为0.6左右。

    最后不要忘记尺寸,要设置为和原图比例一致。

    图片

    出图结果如下。如果这张不满意,可以多出几张,直到有自己喜欢的为止。

    需要注意的是:打开 Control Net 后,出图速度会变得非常慢,所以,开始时建议大家把迭代步数和尺寸设置小一些,生成图片批次多设几张,待找到自己满意的图片后,保留种子数,然后再出大图。

    选择比较满意的图片后,保留种子数,然后再生成大图。

    怎么保留种子数?点击想保留种子数的图片,在左侧有个绿色的按钮,点一下会出来一段数字,这个就是种子数。

    (4)得到4K大图

    下面对图片进行放大处理。点击图片下方的图生图,来到图生图界面,你会发现之前在文生图我们用的提示词还有种子数全复制过来了。

    接下来设置好采样器、提高迭代步数,按比例提高画面尺寸,最后注意重绘幅度不要太大,否则出图会发生比较大的变化。

    最后再到附加功能里,将刚刚图生图得到的图片再进行放大2倍,得到4K高清大图。