Stable Diffusion基础：ControlNet之画风融合首先我们来明确一个概念：什么是画风？我通过AI大模型获取了一个答案，自认为还比较容易理解：画风是指绘画的风格，...
Stable Diffusion基础：ControlNet之画风融合
首先我们来明确一个概念：什么是画风？
我通过AI大模型获取了一个答案，自认为还比较容易理解：画风是指绘画的风格，包括作者对人物、布景等的绘画手法，线条处理，色彩、色调等其他方面的处理手法，以及动画创作者的作画风格等。
本文用到的 ControlNet 类型是Shuffle，它的本意是洗牌、打散。Shuffle的预处理器会把图片中的元素扭曲组合，然后Shuffle模型会使用这些信息，结合其它SD控制参数一起生成图片。
为了更直观的感受这个处理方法，我这里用Anything模型参考“蒙娜丽莎”生成了一张图片：
从上面这个例子，我们可以看到：生成图片参考了原图的色彩、色调和一些光影效果，以及部分元素（背景中高低起伏的地面），甚至人物的发型、姿势等特征，同时图片也受到大模型的很多约束，线条的处理，人物的面部、头发、服饰等都是Anything的二次元风格。
绘制的图片既有参考图的部分风格，又有大模型的部分风格，两种风格出现在同一张图中，融合到了一起，所以我这里称之为画风融合。
如果你感觉这个说法还是有点单薄，下面会有更多的示例。不过在此之前，我想先演示下 Shuffle 的用法，以便让大家能够更快的开始自己的创作。
使用方法
对 ControlNet 缺乏概念的同学，还是要先去了解一些基础知识，参考这篇文章：ControlNet的安装方法 。网页链接
版权声明： 发表于 2023-09-04 9:13:00。
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