本文主要是介绍AI绘画:Stable Diffusion 拒绝一眼塑料味的AI质感,超写实人物图片如何制作?简单几步教会你!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
今天给大家介绍一款能够对生成的人像进行皮肤调节的 lora。
上面两幅图片的生成参数一样,尺寸也一样,但右边一幅图片相较于左面图片的画面质感,特别是人像皮肤的质感上有很大的提升,看上去更加细腻有层感。
这就是我们今天要介绍的这款 lora 能实现的效果。
首先,我们做人物图像,要尽可能选择一个写实的人物大模型。
这里我选择的麦橘写实v7大模型,各项参数设置见下图。
迭代步数设置在35左右,采样方法选择DPM++2M Karras,图片尺寸512*768,种子数随机。
开启ADetailer面部修复选项,模型选择yolov8n,选择这个模型可以很好的预防人物面部畸形。生成的图片数量根据需要自己设置,我这里设置为4张。
正面提示词和负面提示词可以自己写,或者找一张别人的提示词参考也可以。最后点击生成,一次生成4张图片,然后生成的4张图片中选择一张满意的图片,保存下来。
这里我选择第一张图片进行接下来的操作。
下面我们在同样的参数下,对第一张图片加入皮肤质感lora,看下这个 lora对出图效果的影响。
官方说这个lora会更改皮肤材质,改变画面色彩,相当于是个美颜滤镜。
这里顺便说一下,在设置 lora 的时候,权重尽量不要设置得太高,一般0.7-0.8左右即可。
还有一点需要补充,为了保持新生成的图片尽量和原图保持一致,这里需要将第一张图片的种子数固定下来。
为了让新生成的图片和原图更加相似,我们还要到ControlNet继续操作。
在ControlNet中拖入刚刚生成的第一张图片,按下图参数对ControlNet进行设置。
选择线稿模式,因为我们是写实照片,所以模型选择写实线稿模型。
经过统一种子数和ControlNet的设置后,接下来生成的图片和之前的原图就会有非常高的相似度了。
这是4张新生成的图片,给人的明显感觉,就像官方说的那样,像对图片加上了滤镜一样。
将新生成的图片和原图进行对比,很明显能发现新图片中的人物脸部更加立体,人物皮肤在肌理和光感上显得更加自然和柔和 。
写在最后
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