Stable Diffusion【进阶篇】：真人漫改之图生图实现

各人好，我是小梁子。
所谓真人漫改，就是把一张真人的图片天生一张新的二次元的图片，在Stable Diffusion中，有很多方式实现，此中通过图生图的方式是最常用的方式，大概1-3分钟就可以完成。在Stable Diffusion：图生图根本，中曾具体讲授过具体实现，本文我们再体系的讲授一下。

下面我们来具体看一下图生图实现真人漫改的具体实现方式。
【第一步】：图生图图片上传以及干系参数设置
在图生图功能菜单界面，我们选择【图生图】上传一张我们必要漫改的真人照片。

下面举行干系参数设置。

• 采样器：DPM++2M Karras
  
• 采样迭代步数：30
  
• 图片宽高：保持和上传的图片宽高同等大概定比例的放大大概缩小。
  
• 重绘强度：发起设置在0.45-0.65之间，这个参数值并不是固定的，在现实使用过程中可以多实验差别的重绘强度值，这里可以使用脚本插件的方式一次天生差别重绘强度值的多张图片。（重绘强度是图生图最告急的一个参数设置，用于控制天生的图片和原来的图片的相似度有多大。它的取值范围为0-1，默认值0.75。值越小，和原来的图片相似度越高，AI自由发挥的空间也越小。值越大，和原来的图片相似度越低，AI自由发挥的空间也越大)。
  

【第二步】提示词的编写
如果我们知道上传图片的提示词，可以直接将图片的提示词复制过来。
如果我们不知道上传图片的提示词，可以看之前的文章【Stable Diffusion：图片信息获取】。这里保举使用Tagger插件的方式获取，由于天生提示词结果较好。

通过Tagger插件获取的提示词为：
1girl, solo, long hair, jewelry, necklace, brown hair, chalkboard, looking at viewer, window, realistic, black eyes, lips, classroom, indoors, upper body, white dress, dress
由于我们必要真人漫改天生对应的二次元图片，我们要查抄一下提示词，发起使用翻译软件把提示词翻译出来具体查抄一遍，把不符合要求的提示词去掉，比如这里提示词realistic（逼真）就必要拿掉。
终极的提示词：
1girl, solo, long hair, jewelry, necklace, brown hair, chalkboard, looking at viewer, window, black eyes, lips, classroom, indoors, upper body, white dress,dress（女孩，solo，长发，珠宝，项链，棕色头发，黑板，看着观众，窗户，黑眼睛，嘴唇，课堂，室内，上身，白色连衣裙，连衣裙）
【第三步】大模子的选择以及图片的天生
真人漫改必要天生二次元的图片，以是大模子必要选择二次元的大模子。
这里我们选择差别的二次元大模子来看一下结果。
原图

大模子：Anything v5 Prt

大模子：Counterfeit V3.0

大模子：Cetus-Mix Coda2

大模子：MeinaUnreal V3

关于真人漫改的图生图实现方式各人按照上面的使用步调实现即可。
干系分析：
（1）在上面的真人漫改中，如果玉人带有金饰等，漫改图片中变革还是比力大。一样平常真人漫改告急的关注点还是人，我们可以在提示词中将金饰等关键词去掉，固然这个还是要根据现实情况而定。
（2）真人漫改，大模子肯定要选择二次元的大模子，但是可供选择的还是比力多的，各人可以根据自己的需求选择，在之前的文章中给各人具体先容过常用的10几种动漫大模子。
（3）漫改后的图片一样平常结果并不是很抱负，各人必要后期举行处理处罚，最直接的方式是借助SD Web UI的后期处理处罚功能。此中缩放比例设置为4，缩放算法选择：R-ESRGAN_4x+ Anime6B。

我们看一下未举行和举行过后期处理处罚后图片的结果差别。（左边图片是未处理处罚的，右边图片是颠末后期处理处罚的）

在本文中，终极天生的图片我都接纳了后期处理处罚。
好了，本日的分享就到这里了，关于真人漫改另有一些其他的实现方式，反面我们会继承分享，盼望本日分享的内容对各人有所资助。
文章使用的大模子、Lora模子、SD插件、示例图片等，都已经上传到我整理的 Stable Diffusion 绘画资源中。有必要的小同伴文末扫码自行获取。
写在末了

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