AI绘画风格化实战

在社交软件和短视频平台上，我们时常能看到各种特色鲜明的视觉效果，比如卡通化的图片和中国风的视频剪辑。这些有趣的风格化效果其实都是图像风格化技术的应用成果。

风格化效果举例

MidLibrary 这个网站提供了不同的图像风格，每一种都带有鲜明的特色。
MidLibrary

它总共包含了以下几大类别的样式:

• 艺术技法(Artistic Techniques):367种
• 艺术流派和题材(Genres + Art Movements):286种
• 标题(Titles):256种
• 画家(Painters):1308种
• 插画师(Illustrators):820种
• 摄影师(Photographers):637种
• 各种艺术家(Various Artists):254种
• 雕塑家和装置艺术家(Sculptors + Installation Artists):212种
• 设计师(Designers):145种
• 时装设计师(Fashion Designers):125种
• 导演(Filmmakers):104种
• 建筑师(Architects):100种
• 街头艺术家(Street Artists):57种
• 版画家(Printmakers):34种

总共有4705 种不同的艺术风格被收录在这个库中。从具体的艺术家，画派，题材等多个维度对 Midjourney 的图片风格进行了分类和汇总，可以说是非常全面和系统的一个Midjourney样式参考库。这对使用Midjourney的用户来说可以提供很大的便利和灵感。

图生图代码实战

关于图生图背后的原理，前面文章有讲过。在 ControlNet 提出之前，我们在各种短视频平台上看到的图像风格化效果，大多是使用图生图的方法来完成的。我们简单回顾一下图生图背后的原理。在图生图中，我们对原始图像进行加噪，通过重绘强度这个参数控制加噪的步数，并把加噪的结果作为图像生成的初始潜在表示，然后使用你提供的 prompt 来引导输出图像的风格。

AI绘画Stable Diffusion关键技术解析

import requests
import torch
from PIL import Image
from io import BytesIO

from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline

device = "cuda"
pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("zhyemmmm/ToonYou")
pipe = pipe.to(device)

url = "https://ice.frostsky.com/2023/08/26/2c809fbfcb030dd8a97af3759f37ee29.png"#
response = requests.get(url)
init_image = Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB")
init_image = init_image.resize((512, 512))

prompt = "1girl, fashion photography"

images = []

# 我们的重绘强度分别设置为0.05, 0.15, 0.25, 0.35, 0.5, 0.75
for strength in [0.05, 0.15, 0.25, 0.35, 0.5, 0.75]:
  image = pipe(prompt=prompt, image=init_image, strength=strength, guidance_scale=7.5).images[0]
  images.append(image)

1.导入需要的库:requests用于网络请求，torch为深度学习框架，PIL用于图像处理，BytesIO用于在内存中读取网络图片。

2.初始化Stable Diffusion的图片到图片模型，加载一个预训练的卡通化模型。

3.定义设备为GPU。将模型加载到GPU上。

4.定义网络图片URL，发送请求获取图片,读取为PIL Image格式。调整图片大小为512x512。

5.定义prompt，表示目标风格,这里是"1girl, fashion photography"，意为单人女性时尚照。

6.定义一个空列表images，用于保存生成图片。

7.循环生成图片:分别设置不同的strength参数，代表噪声重绘强度，值越大表示风格迁移越完整。调用模型pipe生成图片，添加到images中。

8.循环结束后，images列表中即为不同程度风格迁移的图片。

ControlNet-使用边缘轮廓条件

我们仍旧以蒙娜丽莎的图片为例，分别使用 SDXL 模型的 Canny 控制模式和 SD1.5 模型的指令级修图控制模式。

首先，我们可以加载蒙娜丽莎的图片，并使用 Canny 算子提取图片的轮廓线。

# 加载原始图片，这里你也可以使用自己的图片
original_image = load_image("https://ice.frostsky.com/2023/08/26/2c809fbfcb030dd8a97af3759f37ee29.png").convert('RGB')

# 提取Canny边缘
image = np.array(original_image)
image = cv2.Canny(image, 100, 200)
image = image[:, :, None]
image = np.concatenate([image, image, image], axis=2)
image = Image.fromarray(image)

然后，我们使用 SDXL-1.0 模型和 Canny 控制条件的 ControlNet 模型。

# 加载ControlNet模型
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("diffusers/controlnet-Canny-sdxl-1.0-mid", torch_dtype=torch.float16)  

# 加载VAE模型  
vae = AutoencoderKL.from_pretrained("madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", torch_dtype=torch.float16)

# 创建StableDiffusionXLControlNetPipeline管道
pipe = StableDiffusionXLControlNetPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", controlnet=controlnet, vae=vae, torch_dtype=torch.float16)

# 启用CPU卸载加速
pipe.enable_model_cpu_offload()

# 后面可以通过pipe生成控制网络图

完成这些准备工作后，我们就可以通过prompt来控制生成图像的风格了。例如可以使用下面4条prompt，依次将蒙娜丽莎图像转换为卡通风格、梵高风格、赛博朋克风格和机器人风格。当然，也建议你发挥创造力，实现更多有趣的风格转换。

# 结合ControlNet进行文生图

# 这里可以更换为你想要的风格，只需要修改prompt即可
prompt = "a smiling woman, winter backbround, cartoon style"
# prompt = "a smiling woman, summer backbround, van gogh style"
# prompt = "a smiling woman, busy city, cyberpunk style"
# prompt = "a smiling robot"

# 设置随机种子
generator = torch.manual_seed(1025) 

# 设置负prompt,避免生成不合需求的内容
negative_prompt = "lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, Normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry"

# 设置ControlNet条件缩放参数  
controlnet_conditioning_scale = 0.6  

# 生成图像
images = pipe(
    [prompt]*2, # 提示 
    num_inference_steps=50, 
    negative_prompt=[negative_prompt]*2, 
    image=image, 
    controlnet_conditioning_scale=controlnet_conditioning_scale,
    generator = generator
).images

ControlNet-使用指令级修图模式

指令修图模式下，只需提供指令式提示，说明执行的转换操作，ControlNet 即可生成目标图像。比如让图像着火，无需添加复杂信息，在指令修图模式中说明"add fire",整个画面立即燃起火焰。显然,指令修图模式更加灵活高效，无需额外控制条件输入(如轮廓线等)，即可生成新图像。这种能力是否可用于图像风格化?当然可以。

我们仍以蒙娜丽莎画像为例，先加载 SD1.5 基础模型和对应的 ControlNet 指令修图模型。

# 加载ControlNet模型
checkpoint = "lllyasviel/control_v11e_sd15_ip2p"
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(checkpoint, torch_dtype=torch.float16)

# 创建StableDiffusionControlNetPipeline管道
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.float16) 

# 启用CPU卸载加速
pipe.enable_model_cpu_offload()  

# 定义prompt
prompt = "make it spring"
prompt = "make it summer" 
prompt = "make it autumn"
prompt = "make it winter"

# 设置随机种子
generator = torch.manual_seed(0)

# 生成图像  
image_style1 = pipe(prompt, num_inference_steps=30, generator=generator, image=original_image).images[0]

# 通过pipe和prompt控制生成不同季节风格图片

模型融合的技巧

实际上，除了使用自己训练的模型进行风格化，使用不同SD模型进行融合也是一种常见技巧，可以快速调制出特色鲜明的AI绘画风格。

模型融合本质上是对多个模型进行加权混合，得到一个合并后的新模型。比如希望将Anything V5和ToonYou 两个模型进行融合，只需给每个模型的权重分别乘以一个系数，然后相加。在WebUI中，可以选择Checkpoint Merger窗口完成模型融合。例如在Weighted sum模式下，融合后模型权重计算方式如下:
Anything V5模型
ToonYou

*新模型权重 = 模型A (1 - M) + 模型B * M

其中M为加权系数。通过调节系数大小可以控制不同模型在融合模型中的贡献度。

在 Add difference 这个模式下，我们需要提供三个模型，将模型 B 和模型 C 的权重差值以一定的权重加到原始模型 A 上。融合后模型权重的计算方式你可以看后面的公式，公式中的 M 仍是加权系数。

新模型权重 = 模型 A + (模型 B - 模型 C) * M

我们可以分别测试一下融合模型的生成效果。对于 Weighted sum 模式，我们将 Anything V5 模型和 ToonYou 模型按照加权系数 0.5 的方式进行融合。你可以点开图片查看我的参数设置。

Prompt：1girl, fashion photography [女生形象]
Prompt：1boy, fashion photography  [男生形象]
Negative Prompt：EasyNegative 
采样器：Eular a
随机种子：603579160
采样步数：20
分辨率：512x512
CFG Scale: 7

结语

人生如朝露，醒时同放光。众生平等贵，固然艺术家。执笔挥毫处，情怀高下立。非有天分休，谈何尽绚烂。

欢迎留言讨论！

我们分别以图生图、ControlNet 边缘条件和 ControlNet 指令修图为例，完成了图像风格化的项目实战，并探讨了多模型融合调制新模型的原理和 WebUI 操作技巧。

我是李孟聊AI，独立开源软件开发者，SolidUI作者，对于新技术非常感兴趣，专注AI和数据领域，如果对我的文章内容感兴趣，请帮忙关注点赞收藏，谢谢！