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2023-09-01 11:44

Stable Diffusion深度解析：關(guān)于該AI軟件在多個設(shè)計場景中的探索與應(yīng)用

一、前言

大家好!在當(dāng)今數(shù)字化時代的設(shè)計領(lǐng)域，技術(shù)的發(fā)展不斷引領(lǐng)著創(chuàng)新的方向，而StableDiffusion作為一款融合了人工智能與藝術(shù)的繪畫軟件，正為我們帶來前所未有的設(shè)計可能性。我們每天都在與圖像和文字打交道，而如何讓它們更生動、更吸引人，正是設(shè)計師們的永恒追求。在這個背景下，StableDiffusion扮演著一個重要的角色，為我們提供了一把開啟創(chuàng)作新境界的鑰匙。

本文將深入解析StableDiffusion在多個設(shè)計場景中的探索與應(yīng)用，尤其關(guān)注如何利用其制作多種商業(yè)落地案例。通過學(xué)習(xí)這些實際案例教程，我們將看到StableDiffusion的魅力，以及如何充分發(fā)揮其與Controlnet插件相結(jié)合的威力，為我們的創(chuàng)作注入新的活力。

二、品牌超級符號

本次品牌符號案例使用【抖音LOGO】演示創(chuàng)作，并進行后續(xù)的海報設(shè)計延展，操作很簡單，如果你把我上一篇《StableDiffusion制作中文字效工作流揭秘與畫質(zhì)提升的多種方法》文章吸收完之后，你會發(fā)現(xiàn)我接下來的操作都很簡單，開始：

2.1 前期準(zhǔn)備

記住一點：只要是做品牌符號、字體設(shè)計之類的圖片，那么就脫離不了Controlnet插件，重點在于精準(zhǔn)控制。

我們先準(zhǔn)備下模型、lora以及相關(guān)素材：

1、Stable Diffusion 模型：ReV Animated v1.2.2 (最新版本)

2、Lora模型：夢幻3D場景

3、controlnet插件模型以及黑白文字圖片

模型下載推薦使用civitai(國外)以及哩布哩布AI(國內(nèi))，前者需要特殊網(wǎng)絡(luò)，下載也比較慢，但是模型豐富，數(shù)量極其的多。后者下載速度很快，我一般是在【civitai】上找到模型然后去【哩布哩布AI】上搜，如果有需要的模型，那就直接在【哩布哩布AI】上下載。

Controlnet插件一般用活菩薩秋葉的啟動包就會自帶，不過模型需要自己安裝一下，在往期文章我有專門介紹過Controlnet的插件安裝教程以及模型的下載方式，此處不多做說明。

圖中為【智設(shè)AIGC社區(qū)】，整理了AI繪畫的教程及其相關(guān)資源，本文所用到的模型素材都提供在里面。

準(zhǔn)備一張抖音logo白底的圖片，注意以下幾點：

1、在這一步就把圖片尺寸設(shè)置好;2、等比縮放尺寸，把這張圖片的尺寸縮小，方便后續(xù)的操作;3、圖片要求為白底黑LOGO。

2.2 關(guān)鍵詞描述

正向關(guān)鍵詞：

changjing_3d,((best quality)),((masterpiece)),no_humans,water,sky,day,ocean,blue_sky,cloud,outdoors,bubble,flower,

Changjing_3d，((最佳畫質(zhì)))，((杰作))，no_human，水，天空，天，海洋，藍天，云，戶外，泡泡，花，

其中【changjing_3d】為該Lora的觸發(fā)詞。

反向關(guān)鍵詞(通用關(guān)鍵詞，哪哪都可用)：

(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry,bad_pictures,DeepNegativeV1.x_V175T,nsfw,

2.3 設(shè)置Controlnet各項參數(shù)

Controlnet我們需要使用兩個預(yù)處理器及模型：【canny】和【depth】。

【canny】來控制LOGO形態(tài)不被破壞，【depth】控制LOGO的深度信息。

【canny】的權(quán)重可以保持默認(rèn) 1.【depth】的權(quán)重設(shè)置為0.8(比canny權(quán)重小一點即可)。

回到上面，使用 Euler a 采樣方法，迭代步數(shù)為 30.尺寸與上傳的圖片一致。

2.4 初步跑圖（批量）

把上述的參數(shù)調(diào)整好了之后，我們就可以進行初步的跑圖了，可以調(diào)整總批次數(shù)量(顯卡一般的控制在4左右)。

批量跑圖后你會發(fā)現(xiàn)幾個問題：

1、圖片分辨率低，不清晰;

2、細節(jié)之處處理的不行。

其實是沒關(guān)系的，我們只需要在初步跑圖的時候確定大體風(fēng)格即可，細節(jié)之處可以通過放大分辨等方式解決，接著看：

2.5 Controlnet高清修復(fù)

在上述跑出的初稿選一張自己滿意的圖片，接下來我們使用【Controlnet插件】和【Tiled Diffusion插件】來對圖片進行放大及修復(fù)，我在上期教程中說過這個方法的詳細介紹，這里不多解釋。

啟動【Controlnet插件】，預(yù)處理器及模型選擇【Tile】，權(quán)重調(diào)整為1.2.【Tiled Diffusion 和 Tiled VAE】都都選上，并在這個插件下控制最終生圖尺寸，在 288*512基礎(chǔ)上乘以3倍，即【864*1536】。

在漫長的等待之后，我們就得到了一張被放大之后的圖片，并且這張圖片的細節(jié)之處更加豐富。這一步完成之后，SD就可以暫退了，下一步我們結(jié)合【PS Beta】略微修復(fù)下細節(jié)。

2.6 后期微調(diào)+排版

使用PS Beta等工具，進行后期的微調(diào)處理，再加上排版，一張抖音開屏頁海報即可完成。其他品牌符號也可用這個案例的思路創(chuàng)作，方法是一致的，看會了就去試試吧。

三、文字海報設(shè)計

這個案例的操作方法與上面的【品牌超級符號】有異曲同工之妙，同樣是使用Controlnet來對主體畫面進行控制，再通過高清修復(fù)等功能優(yōu)化圖片細節(jié)，達到可落地項的地步，下面還是通過案例演示的方式來分享我的想法。

2.1 找參考確定風(fēng)格

在設(shè)計前期我們首先需要確定視覺風(fēng)格，可以找一些設(shè)計參考，這一步的準(zhǔn)備也是在后續(xù)通過SD關(guān)鍵詞反推中使用，你沒聽錯，SD也可以圖生文。

2.2 前期準(zhǔn)備

我們準(zhǔn)備下模型、lora以及相關(guān)素材，Lora是根據(jù)上一步風(fēng)格參考去找到符合這種風(fēng)格的lora(科技感)：

1、Stable Diffusion 模型：ReV Animated v1.2.2 (最新版本)

2、Lora模型：light effect sci-fi scene

3、controlnet插件模型以及白底黑字圖片。

這個案例的墨稿圖有點特殊，因為我是需要做一個數(shù)字的中間是鏤空的效果，所以在數(shù)字上采取描邊的形式來到控制后續(xù)的生圖精準(zhǔn)度。

2.3 關(guān)鍵詞反推

把參考圖的文字清除掉，然后放到【W(wǎng)D 1.1標(biāo)簽器】里進行圖生文。

點擊【發(fā)送到文生圖】即可(簡單三步搞定)。

關(guān)鍵詞：no humans, science fiction, cable, scenery, indoors(沒有人，科幻小說，有線電視，風(fēng)景，室內(nèi))

2.4 補充關(guān)鍵詞

正向關(guān)鍵詞加上lora觸發(fā)詞及l(fā)ora，補充一些風(fēng)格畫質(zhì)的關(guān)鍵詞即可：

no humans,science fiction,cable,scenery,indoors,(masterpiece, best quality:1.3),hd,8k,super details,science fiction,scenery,round stage,,

無人、科幻、有線、風(fēng)景、室內(nèi)、(杰作、最佳畫質(zhì):1.3)、高清、8k、超細節(jié)、科幻、風(fēng)景、圓舞臺

反向關(guān)鍵詞（通用關(guān)鍵詞，哪哪都可用）：

2.5 設(shè)置Controlnet各項參數(shù)并跑圖

使用Controlnet插件上傳黑字白底圖，預(yù)處理和模型選擇【canny】即可，老生常談的東西了。

其他的參數(shù)如下：

采樣方法：DPM++2M Karras。迭代步數(shù)：30.

重點：尺寸比例與上傳的圖片一致。然后就可以批量跑圖了。

在初步的低分辨率跑圖的情況下，我們得到了一大批圖片，其實大家可以看到，有幾張圖效果是ok的。接來下就把合適的圖片進行分辨率放大即可。

2.6 高清修復(fù)

選中一張低分辨率圖片，固定Seed值，點擊綠色的按鈕即可。

打開高清修復(fù)，放大算法選擇【R-ESRGAN 4X+】，放大倍數(shù)調(diào)整為 3倍，重繪幅度 0.5.

重繪幅度不能過大，不然會導(dǎo)致主體數(shù)字變形，大概在0.5~0.7之間。

2.7 后期微調(diào)+排版

最后根據(jù)需求信息進行排版即可，運用這種操作方法，我們只需要更換controlnet的白底黑字圖即可做出倒計時海報的延展圖，完事!

四、電商場景設(shè)計

在前面幾期文章我也說過幾個電商產(chǎn)品設(shè)計的案例，每次的制作思路不一樣，這次也是經(jīng)過我探索出一個新的SD出電商產(chǎn)品海報的方法，全程StableDiffusion操作，操作方法很簡單，明白了一些參數(shù)原理之后，你也能很容易上手操作，展示：

2.1 前期準(zhǔn)備

還是一樣，先準(zhǔn)備模型和lora，基本上寫實風(fēng)格的圖片無腦用【ReV Animated v1.2.2】即可，在Lora的選擇上可以去找到專門生成電商場景的模型。

1、Stable Diffusion 模型：ReV Animated v1.2.2 (最新版本)

2、Lora模型：C4D幾何背景geometry-bg

2.2 關(guān)鍵詞及各項參數(shù)

寫上正反關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞我是直接在Lora作者提供的效果圖上獲取的，我們可以在作者的基礎(chǔ)上增減關(guān)鍵詞即可，這樣關(guān)鍵詞就比較容易寫。

正向關(guān)鍵詞：

(masterpiece:1.3),(best quality:1.3),(no human),artwork of 3D geometry,still life,clean,Pastel color,Comfortable natural light,minimalist style,modernist style,3d rendering,8K,A cylinder in the middle,Sphere,Curtains,Arch background,Plants,leaves,.,,

(杰作:1.3)，(最佳品質(zhì):1.3)，(無人)，藝術(shù)品三維幾何，靜物，干凈，柔和的顏色，舒適的自然光，極簡風(fēng)格，現(xiàn)代主義風(fēng)格，3D渲染，8K，中間圓柱體，球體，窗簾，拱門背景，植物，樹葉

反向關(guān)鍵詞（通用關(guān)鍵詞，哪哪都可用）：

把以下參數(shù)設(shè)置上，尺寸設(shè)置上我的思路就是設(shè)置的越低越好，低質(zhì)量圖批量且快速的出圖，選好合適的圖片在進行分辨率放大操作，被顯卡所限制的朋友可以按我這種方式做。

采樣方法：【DPM++ 2S a Karras】【迭代步數(shù) 20】【圖片尺寸：256*384】

出圖批次大家隨意調(diào)整，之后就開始跑圖即可。

2.3 圖片分辨率放大

下面是我們初步暴力抽卡的圖，這一步我們不用看質(zhì)量，看構(gòu)圖、色彩搭配、元素等：

接下來就是從大量的圖中挑選我們的幸運觀眾。

先把該圖片的seed值固定，選擇高清修復(fù)，放大算法【R-ESRGAN 4X+】。

重點!!!!下面兩個很重要：

1、放大倍數(shù)直接拉滿4倍，也就是最終是【1024*1.536】。

2、重繪幅度也要大一點，取決于低分辨率圖的細節(jié)之處，細節(jié)不好重繪幅度開大一點。細節(jié)還行，開小點。

2.4 準(zhǔn)備產(chǎn)品圖以及蒙版圖

如果你按我的步驟來，并且很順利的話，那么你就會得到一張不錯的場景圖了。接下來就是融入我們的產(chǎn)品進去，接著往下看：

下面的操作我會結(jié)合【圖生圖的蒙版重繪】以及【controlnet】來操作。這兩個功能都是我前面講過的，你可以把接下來的操作看作為進階的玩法。

你需要準(zhǔn)備下面兩張圖，一張產(chǎn)品場景圖以及一張產(chǎn)品的黑白蒙版圖。

這里也要注意!

1、產(chǎn)品在場景擺放的位置要調(diào)整好，雖然不需要做光影融合，但是也不要隨便放，這一步就定性了;

2、黑白蒙版圖的黑色產(chǎn)品區(qū)域是與產(chǎn)品圖的產(chǎn)品位置一樣的，會PS的朋友都知道哈，不再啰嗦了。

2.5 圖生圖以及Controlnet設(shè)置

在【文生圖】這里，把生成的高分辨圖片發(fā)送到【圖生圖】，我這么做的目的只是想讓【圖生圖】板塊繼承【文生圖】的參數(shù)信息(這點我要說下，不然你們可能后面會懵)。

接下來點擊【上傳重繪蒙版】，上傳準(zhǔn)備好的場景圖以及蒙版圖。其他參數(shù)默認(rèn)即可，采樣方法與【文生圖】使用一致即可，分辨率可以在此處再次放大，看大家需要調(diào)整。

生成之后可以看下對比，在產(chǎn)品周圍，SD會自動把產(chǎn)品融合到場景中去，可以調(diào)整【蒙版邊緣模糊度】的值控制產(chǎn)品邊緣的融合度，建議不要太高，不然產(chǎn)品會出現(xiàn)變形。

五、總結(jié)

正如上述3個商業(yè)案例所示，StableDiffusion為設(shè)計師帶來了前所未有的創(chuàng)作方式。通過控制Controlnet插件，我們精準(zhǔn)引導(dǎo)AI輸出，使每個創(chuàng)意完美呈現(xiàn)。這種融合人工智能和創(chuàng)意的力量，不僅增加設(shè)計的靈活性，也提升創(chuàng)作的準(zhǔn)確性和獨特性。好啦，本篇文章就先到這了，后續(xù)繼續(xù)更新AI商業(yè)案例教程。