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前面我们学些Canny(硬边缘检测)和SoftEdge (软边缘检测)线条类ControlNet模型,更多的区别在于对线条的宽松度,让AI发挥空间的大小,如果我们需要更宽松的空间让AI发挥,这里就引入了Scribble模型。
Scribble模型
翻译过来:涂鸦草图
这里我们可以看到预处理的线条更宽松,让AI能有更多的发挥空间,提供不同的提示词可以得到更多的结果:
Scribble预处理器
Scribble(涂鸦)一共有4种预处理方式:
- HED
- PiDiNet
- Xdog
- Sketh_PiDi
这里我们可以把这4种预处理器分为2类:
阈值越小检测到的边缘细节越多。
Scribble模型的应用
我们不单可以从已有图片进行预处理,在涂鸦功能下我们甚至可以用PS随意画几笔利用ControlNet让AI进行发挥,同时本节课还会教大家如何用已有的线稿进行绘图。
1.线稿准备
用PS或其他制图工具随意画一些线条。
2.ControlNet预处理
上传刚刚PS绘制的线条图片
启用、完美像素、允许预览打勾
控制类型选择:Scrbble
预处理器选择:none(无),注意这里需要强调一下,因为我们上传的图本身就是涂鸦,不需要对图片进行预处理,所以这里我们一定要选择none,这在很多情况下都适用,如果我们上传的图片本身就是我们需要的预处理结果,那这边一定要选择none,包括后面的骨骼图还有一些线稿图等。
模型:自动选择Scrbble也可以手动选择,但一定要选择对应的Scrbble。
参数默认即可。
3.SD参数设置
大模型选择:Chilloutmix真人模型
正向提示词:masterpiece,best quality,extremely detailed,8k wallpaper,1girl,a river,prospect,salute,
发现提示词:(((simple background))),monochrome,lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,username,bad anatomy,cropped,worst quality,low quality,normal quality,signature,watermark,blurry,ugly,pregnant,vore,duplicate,morbid,mut ilated,tran nsexual,hermaphrodite,long neck,mutated hands,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,bad anatomy,bad proportions,malformed limbs,extra limbs,cloned face,disfigured,gross proportions,(((missing arms))),(((missing legs))),(((extra arms))),(((extra legs))),pubic hair,plump,bad legs,error legs,bad feet,
迭代步数:20
采样方式:DPM++ 2M Karras
分辨率:768*768
提示词引导系数:7
种子:-1
一起来看下效果:
峰上智行-您AI学习路上的指引者!

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