Stable diffusion实战教程：实现黏土滤镜

大家好，前面我已经陆续介绍了关于Stablediffusion的几篇文章，包括它的安装、文生图介绍，以及模型梳理。今天给大家带来的是Stable
diffusion的实战，也是目前比较火的黏土滤镜（特效）。

1、大模型选择

前面在模型梳理的那篇文章中提到过，SD的大模型（底模）是非常重要的，决定了出图的风格。

而一般我们用于生成黏土滤镜的图片都属于真实人物，所以这里我们采用的是真实系模型：LEOSAM’s HelloWorld XL

2、Lora模型选择

选完了大模型之后，其实还要再选择Lora模型，因为像上面的大模型，它的作用只是尽可能画真实系的人物，但是你要让他画真实系+黏土风格的人物，它其实就很难做到。

没使用Lora的情况下，提示词为：

生成的图片

不过有时候在没Lora的情况下也能“抽到”稍微好一点的，比如这个

注：这张也是图生图生成的

Lora模型可以在C站上面进行查找，输入**clay关键词[1]**即可

我这里选用的是 CLAYMATE – Claymation
Style for
SDXL 这个Lora模型。

3、选择图生图

由于我们这次是要给图片加上黏土滤镜风格，所以选用的是图生图，SD需要有一张图片作为参照物。尽管我们前面并没有讲到图生图，但是和文生图总体差异不大。

4、提示词书写

本次我的参考图总体比较简单，就是OpenAI的Sam
Altman的图片，所以我的正向提示词其实比较简单：

clay就是黏土的意思，lora:CLAYMATEV2.03:1
这个就是触发Lora的提示词，这个怎么来的呢？其实也很简单，点击对应的Lora模型即可（提示词区域会自动显示）。

反向提示词（这个看情况调整）:

5、采样方法

如果你也是跟我一样选择 LEOSAM’s HelloWorld XL 大模型，比较建议的采样方法是 Eluer a，因为这个模型是专门适用于Eluer
a，在模型的页面说明有提到，不过你也可以试试 DPM++ 2M Karras，这个我试了也还OK

6、迭代步数

这个我试了之后，一般是25-30步比较合适

7、重绘尺寸

由于参考的图片尺寸不一，使用固定尺寸的话容易和原图风格不搭，所以一般建议使用和原图相同的尺寸（或者相同比例），这里有个小技巧，点这里就能把宽高与参考图保存一致。

8、提示词系数

这个前面讲过，决定了提示词对作图的影响（比重），这个我选择的是7

9、重绘幅度

这个参数比较重要，也是文生图里面没有的，代表的是生成的图片与参考图的相似程度，范围是0-1，越小表示与原图越接近，越大表示与原图不接近，一般选择0.5-0.7

以上就是生成黏土滤镜所需要的模型以及关键参数了，下面是我生成的一些效果图：

如有侵权，请联系删除。

但由于AIGC刚刚爆火，网上相关内容的文章博客五花八门、良莠不齐。要么杂乱、零散、碎片化，看着看着就衔接不上了，要么内容质量太浅，学不到干货。

这里分享给大家一份Adobe大神整理的《AIGC全家桶学习笔记》，相信大家会对AIGC有着更深入、更系统的理解。

有需要的朋友，可以长按下方二维码，免费领取！

AIGC所有方向的学习路线思维导图

这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。如果下面这个学习路线能帮助大家将AI利用到自身工作上去，那么我的使命也就完成了：

AIGC工具库

AIGC工具库是一个利用人工智能技术来生成应用程序的代码和内容的工具集合，通过使用AIGC工具库，能更加快速，准确的辅助我们学习AIGC

有需要的朋友，可以点击下方卡片免费领取！

精品AIGC学习书籍手册

书籍阅读永不过时，阅读AIGC经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验，结合自身案例融会贯通。

AI绘画视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，科学有趣才能更方便的学习下去。

有需要的朋友，可以长按下方二维码，免费领取！

文章来源于互联网:Stable diffusion实战教程：实现黏土滤镜