本教程将介绍如何在Stable Diffusion中使用控制网络(controlNet)的IP-Adapter功能。通过详细的步骤和创意提示,学习如何运用这个功能,实现对AI绘图中的特定部分进行精准修改和重绘,提升您的AI绘图技能。
IP-Adapter是腾讯AI实验室发布的一个专门为预训练的文本到图像扩散模型(如Stable Diffusion)设计的适配器。其主要功能是通过图像提示来生成图像,能够复制参考图像的风格、构图或人物特征。
IP-Adapter的核心设计包括一个图像编码器和解耦的交叉注意力机制,这使得它能够将图像特征嵌入到预训练的文本到图像扩散模型中,从而实现图像提示的生成能力。此外,IP-Adapter还可以与其他控制器如ControlNet结合使用,以进一步增强其功能。
在实际应用中,用户可以通过Stable Diffusion的WebUI界面选择IP-Adapter,并上传参考图像来生成具有相似艺术风格和内容的作品。这种技术不仅可以用于风格迁移,还可以用于面部一致性处理等多种场景。
通俗的说IP-Adapter 就是垫图
IP-Adapter 有非常多的预处理器,我们该如何选择呢
主要分两类:
1. 将人物面部特征作为提示词 face_id 类型
2. 将参考图整体看做提示的 clip 类型
一般选择 auto 或者ip-adapter_clip_sd15
如果你是 sdxl 大模型就选对应 ip-adapter_clip_sdxl 的预处理器就可以啦
控制模型可以选择:ip-adapter_sd15
使用方法非常简单,大模型可以选择 awpainting 或者其他与你参考图画风类似的大模型
开启两个控制单元,第一个是参考单元
第二个是线稿单元
可以看到我们没有使用任何的提示词和 Lora,生成的图像就参考了我们上传的神奈川冲浪里的风格,包括颜色海浪
像这种效果可以使用在室内设计,或者产品设计中
参考图
线稿图
生成效果
我们在试试人像模型
效果还是不错的
通过本教程,你已经学会了如何在Stable Diffusion WebUI中使用ControlNet的IP-Adapter预处理器进行图像处理。这个工具为你提供了更多的控制和定制选项,让你能够生成更符合需求的图像。希望这个教程对你有所帮助,祝你在图像创作中取得更好的成果!
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