💥B端视觉第2弹——AI工具「即梦」使用生成主体物和装饰

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南京/UI设计师/1年前/4370浏览
💥B端视觉第2弹——AI工具「即梦」使用生成主体物和装饰
前言
很早就想准备介绍AI工具的使用,但AI工具的发展可谓瞬息万变。截止目前,已经逐渐形成了初步的框架。在用户理解层面,【基础底模+算法模型+输入提示词/垫图内容+参数】这四项构成了基础的生成逻辑。下文也会仔细介绍。
除此之外,笔者也会仔细介绍当前流行好用的生成工具,并进行实操,介绍如何从图一快速生成主体物,完整B端风格的相关图片制作。
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话不多说,一起来学习吧~
目录
1、生图底层逻辑
2、生图工具推荐
3、生成主体物/装饰物
4、ps工具修改并融合,完成最终效果图
一、生图底层逻辑
AI出图最基础的需要了解基础「底模+算法模型+输入提示词/垫图内容+参数」这四项,当然现在有很多在线网站(如即梦),只需了解怎样写好提示词,不需要了解这些太细便可以生成不错的效果。但了解这几项,可以更好进行垫图图片修改,生成更符合你需要的图片,也是快速使用其他更可控工具的必要路径,因此很有必要了解。
(1)底层模型
作用:控制出图的风格,如是山水画、真人照片、漫画图还是插画等
B端模型推荐:F.1基础算法模型、
bdicon
BDicon_SDXL
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B端主体/装饰物风格
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(2)算法模型
作用:使图片内容根据你的需求作出更精确的控制,如主体物的延展性设计、高清放大、前后关系调整、形状控制等
主要模型:Checkpoint、LORA、Controlnet
  • LORA:
    学习网站
    。主要是控制主体物的外观特征,以确定该物的在不同状态、地点的一致性特征外貌
  • Controlnet:
    模型下载地址
    。主要使用模型为:canny边缘检测用于边缘检测,提取线稿;depth深度检测,用于提取深度结构
(3)提示词
生成内容、光影、物体角度、画面内容比例等的相关描述。建议自己日常准备一个提示词库,可按照下图分类整理(下图为人物,物体类似),随时可以参考
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(4)参数设置
主要控制生成图片的分辨率、采样方式(是指生成图像时,AI模型如何从噪声(随机初始状态)逐步迭代、去噪,最终生成清晰图像的计算策略。不同的采样方法会显著影响生成速度、图像质量和细节表现,具体适用场景如下图)、重绘幅度(指上一次生成图片与这次的关联度)
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不同采样方式的适用场景
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二、生图工具推荐
高难度高可控生成工具:comfyui、Midjourney、Stable Diffusion
低难度中可控生成网站:
即梦AI
堆友
liblib
civitai
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即梦AI(小白友好度🌟🌟🌟🌟🌟):轻度出图,只有sd的ui模式
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liblib(小白友好度🌟🌟🌟):中度出图,有生图参考、工作流和sd两种ui模式
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堆有(小白友好度🌟🌟🌟):中度出图,有生图参考、工作流和sd两种ui模式
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其中,
liblib
civitai
是主要的模型下载和生图效果参考网站。本章先采用低难度中可控生成网站即梦AI,实战如何快速出图,其他的高可控工具需深度了解上文介绍的四个底层逻辑,会在下章继续讲解实操,工具越多自由程度越高,出图更有把握~
三、用
即梦AI
生成主体/装饰物
B端提示词准备
此处笔者将持续更新
日常收集的
收集提示词)
  • 主题物提示词参考:
几何抽象风格,俯视镜头,商务专业氛围,3D渲染质感,C4D,渐变光影,极简主义,现代商务风格,轴测视角,柔和投影,单色系搭配,简约高级感,高光反射处理,超写实材质,负空间留白构图、科技未来风格,3D卡通渲染风格,等轴视角,霓虹光效穿透半透明结构,体积光照,景深效果,低多边形建模,磨砂金属材质
  • 装饰物提示词参考:
动态粒子组成的抽象地球模型、微距镜头,动态模糊效果
  • 其他补充提示词:
干净的背景、超高清细节,8K分辨率,HDR效果
当然,小伙伴也可以自己去参考网站(
堆友
liblib
civitai
)上收集合适的提示词
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(1)现在,笔者想生成一个跟数据安全相关的B端banner图,根据需要提取的提示词为:一个盾牌,3D渲染质感,C4D,轴测视角,柔和投影,单色系搭配,简约高级感,高光反射处理,超写实材质,负空间留白构图、科技未来风格,3D卡通渲染风格,等轴视角,磨砂金属材质,干净的背景、超高清细节,8K分辨率,HDR效果
(2)然后,选择比例3:2,点击生成
(3)生成后,选择合适的图片,进行高清/细节修复相关操作
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(4)下载后,在抠图网站
pixian
抠出主体物
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三、ps工具修改并融合,完成最终效果图
(1)将素材摆至合适位置,用画笔修改素材破损位置,修改后,在ps中重新合成图层
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(2)调整体亮度和色彩
(3)调整局部光影及色彩使素材更和谐
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(4)完成并导出!
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四、用liblib生成更高可控的B端素材
是不是很快就生成效果不错的图片了,但是呢,即梦在可控和高清修复方面的能力非常有限,往往垫图与生图结果几乎没有区别。若想更近一步学习AI,可以期待我的第三弹,liblib生成~
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