【Stable Diffusion】AI生成新玩法:图像风格迁移

【Stable Diffusion】

AI生成新玩法:图像风格迁移

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背景导入

你是否曾梦想过让自己融入梵高的星空之中

或是将一幅风景画赋予毕加索的立体主义之魂

还是把人物送进宫崎骏的动画世界?

下面让我们来看看如何通过

Stable Diffusion

实现在图像中玩转艺术风格吧!

图像风格迁移

将一幅图片的内容与其他风格图的风格相融合,生成同时具有原特征和新风格的图像。

除了特殊艺术风格的融合,我们还能通过风格迁移实现建筑设计,甚至将花瓶的图案风格迁移到人物形象的设计上:

当我们在网上看见这么一张照片时

我们该如何去实现风格迁移呢?

首先打开Stable Diffusion,选择文生图选项

输入提示词,我们这里选择_masterpiece,the best quality 来控制生成图片的质量, a gril ,a dragon_为图片主要元素(当然,也可以选择其他图片来生成自己喜欢的风格)。

采样方法选择DPM++ 2M ,将迭代次数从20改为30,其它参数可以保持不变。

最后就到了我们今天的主角------ControlNet!它将帮助我们完成今天的风格迁移!首先打开ControlNet ,点击启用 ,选择完美像素模式 ,并在单张图片处上传我们想要模仿的图片。

控制类型选择全部,将预处理器改为ip-adapter****-auto ,模型选择control_v11e_sd15

_ip2p,其他保持不变。

最后点击生成,就可以静待我们进行风格迁移之后图片啦!

成果展示

可以看出生成的图片还是与原图有些差异,但是基本风格和元素已经非常接近了。

3

结语

以Stable Diffusion为例的图像风格迁移教程就到这里啦,希望能助力你的创意与想法变现,

相信你对艺术创作的大胆想象在数据库之外!

PS. 由于图像生成所占用的内存较大,使用Stable Diffusion前请注意留出足够存储空间哦

写在最后

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

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若有侵权,请联系删除!

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