ai修图防坑指南(随记随用)

杭州/设计爱好者/1年前/111浏览
ai修图防坑指南(随记随用)
现阶段的几个主流ai绘图工具:
1.stable diffusion
使用率比较高的网站,国内线上免费平替网址:
https://www.liblib.art/sd
。在工作中主要是用来进行细化底图和转换材质的使用,当然也可以生成线稿。有文生图、图生图、局部重绘、controlnet等重要功能。
2.Midjourney:
在discord里,线上使用,需要收费,可以用来进行特定场景以及插画构图参考,发散设计思维,也可以用来生成sd要炼lora的底图。风格涵盖挺广的,从儿插到写实。/prompt
3.niji journey:
嵌套在discord-mj里(在Midjourney里的另一个niji机器人),二次元风格生成网站和,和novelai同性质。
4.novelai:
与niji相似的二次元风格在线工具之一,线上使用收费,可以嵌套在stable diffusion webUI里,本地使用免费,可以在sd里使用对应的风格模型。
5.disco diffusion:
谷歌的ai在线生成网站,需要结合Google drive使用,以古典油画风格为主,相对抽象。加速出图需要收费。
6.dell-e 2:
看主页应该是属于抽象和写实类的生成,比较适合欧美商业用途。
7.文心一格:
百度的产品,对应文心一言是ai对话产品。
商业使用中主要是Midjourney和stable diffusion为主。
mj可以直接在discord里打开,sd可以使用秋叶大佬的安装包进行本地部署(直接把七个7z安装包和浮世启动器下载),主机配置越好,出图越快,质量越好(硬件上来看)。
一、sd生成图的特点(文生图类)
1.比较难生成完美的强光影(强光影下结构会有问题,难以识别还有得到细化),光源不统一等。
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2.少了环境光,所以整体看起来很fake,对于有些人体结构展示的过多,并且上妆上的不自然,没有上
在结构上。考虑到商业宣传照中,修图师会针对人像的美观度进行一些结构处理,让视觉看起来更舒
服,且正常体型看不出这么多结构,所以生成的东西写实的会有些吓人(人像图对比看起来比较明显一
点),还有真实人物质感表达等。
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3.关于ui小元素的关键词为soft lights会比较有好的效果。最后生成的图基本上以2.5d为主,轻薄风。
4.主要是手指的bug,还有其他的一些身体结构会连接起来,五官位置不对,还有看lora的风格,如果是一些以色块厚涂的风格,图出来结构会乱很多。
二、修图前需要做的(画底图阶段)
1.总结光影
缺点一个主要光源朝向,统一在一个场景里,如果有场景的话。
2.调整结构
各种各样的手、胳膊、肩颈结构,修吧。
3.光影过渡
画底图的时候,以3d的效果图来想象,画黑白灰素描关系,ai的生成思路是把底图当成三维效果图处理,那么画明暗时就需要光滑一些,不要出现强硬二分,不好出好效果。
底图反面案例一:
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底图正面案例二:
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三、给ai生的底图应该具备的特点
1.增加体积感,区分明暗,当作画素描关系来画,颜色脏,也可以。
2.减少线的使用,非要用,就用浅线。
3.建议画厚涂或者扁平色块(生成特殊材质时的底图)。
4.颜色的使用是一纬度的,不要跳脱同一色相,生成其他特殊材质时会被识别成别的物件。
案例一
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案例二
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四、不用厚涂的底图也能生成3d物体
底图,平涂即可
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进ai(3d迪士尼大模型
生成2.5d
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ai换材质(大模型上sdxl-base1.0,lora是毛毡材质,外挂sdxl,重绘在4-5,步数30,采样器dpm++ 2m
生成特殊材质
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五、其他的一些小tips
换成其他材质时,比如粘土、毛毡、毛线、玻璃等,至少要带体积。平涂图无法被识别。
用图生图的脚本 upscale把原图变成高清图的时候重绘幅度要选3以下,否则会变形。
1.在物件层级比较多的情况下,复杂结构,进行拆分,逐个生成
2.大模型还要外挂ave要互相对应,还有lora,比如sdxl的大模型就要对应sdxl的外挂,还有lora,否则生成的图是蓝色或黄色马赛克。还有对应的1.0大模型要选用1.0版本的lora,其他同理。
control net:控制生成的图是基于底图形状、明暗的,常用的是canny的线稿,可以识别出底图的线稿,让生成图更加准确。
涂鸦重绘:改变图片局部特征,比如上述案例中乌撒奇是没有鼻子的,我在涂鸦重绘里给她的鼻子画了一个点,再在关键词中补上red dot noise就有个粉红色鼻子。在改变特征时,还要在结构点上进行改变会比较出效果。
复杂动作的时候,会出现结构及其不清晰的情况,也有可能是lora如此,如果最后修图,就要修确定的图。
图改变材质每个lora有对应的究极触发关键词,比如羊毛毡:felt fiber doll;
起手式关键词,反向关键词,重绘幅度,采样器(dpm++ 2m);
特殊材质的采样器:dpm adaptive,迭代步数、lora权重、controlnet(软边缘和canny,厚涂的话用深度),控制模式等。
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