《黑神话:悟空》是由游戏科学公司制作的以中国神话为背景的动作角色扮演游戏,将于2024年8月20日发售。玩家将扮演一位"天命人",为了探寻昔日传说的真相,踏上一条充满危险与惊奇的西游之路。
同时,我们还可以借助AI绘画技术,让悟空这一角色踏入AI构成的奇幻世界。
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正向词:black monkey king,1boy,solo,armor,(((red cape dancing in the wind))),naughty_face,parted_lips,sharp_teeth,chest hair,fangs,beard,shoulder armor,((the red cloth fluttering behind him)),((with a stick in hand)),nocunoct,floating,floating in the air,ethereal fantasy concept art . magnificent,celestial,ethereal,painterly,epic,majestic,magical,fantasy,
负向词:bad body,long body,(fat:1.2),long neck,deformed,malformed limbs,floating limbs,disconnected limbs,extra limb,extra arms,mutated hands,poorly drawn hands,malformed hands,mutated hands and fingers,bad hands,bad feet,cross-eyed,too many fingers,fused fingers,missing fingers,
基础生成
首先我们输入提示词:
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然后选择需要的采样方法以及迭代步数------Euler a
并且启用面部修复工具
选择一张清晰的图像,作为换脸
打开插件:
点击生成:
然后我们打开随机种子控制:
切换画风:
效果:
3D人物:
摄影:
现实风格:
我们再加一些提示内容并批量抽卡:就可以得到:
我们再把这张生成比较好的图片放到ControlNet v1.1.445当中:
基础参数都不调节的情况下:我们可以得到:
ReActor插件
再上述使用了多种插件完成了黑悟空的一个制作,我们先来介绍一个新成员:ReActor插件
ReActor是一款专为Stable Diffusion WebUI和ComfyUI设计的换脸插件。它能将图片中的人物面部特征替换为另一张图片中的面部信息,实现面部替换的效果。
技术原理:
Reactor换脸技术基于深度学习算法,通过提取两张图片中的面部特征信息,并进行比对和融合,最终实现面部替换。该技术在处理过程中,会充分考虑面部结构的复杂性和多样性,确保替换后的面部信息既符合目标人物的面部特征,又与原图中的背景信息保持协调。
Reactor换脸技术操作步骤
- 环境准备
安装Stable Diffusion WebUI或ComfyUI:确保你的本地或云服务器已安装这些软件,它们是Reactor插件的运行基础。
下载Reactor插件:从GitHub等开源平台下载Reactor插件,并按照说明文档进行安装。
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cd <webui_dir>/extensions
git clone https://github.com/Gourieff/sd-webui-reactor
下载面部检测模型:Reactor需要面部检测模型来准确识别图片中的面部信息,可从Huggingface等平台下载相关模型。
这里的话推荐好易智算平台,已经直接集成好了,无需下载,一键启动插件,非常便捷快速
- 插件配置
在Stable Diffusion WebUI或ComfyUI中安装Reactor插件后,进行必要的配置,包括指定面部检测模型的路径等。
重启软件,确保Reactor插件已正确加载。 - 上传图片
在"图生图"或"文生图"等页面,上传需要替换面部的图片(原图)和提供面部信息的图片(替换图)。 - 设置参数
根据实际需求,设置Reactor插件的相关参数,如面部遮罩修正、面部修复等,以达到最佳的替换效果。 - 生成结果
点击"生成"按钮,Reactor插件将自动进行面部替换操作,并生成新的图片。
不仅在文生图中可以使用,图生图是同理的
技术原理和演进:
ReActor插件背后的深度学习算法与技术原理及换脸技术的演进
ReActor插件,作为一款先进的换脸工具,其背后的技术原理主要基于深度学习算法。这一算法通过大量数据的训练,能够精确识别并替换图像中的人物面部,实现高度逼真的换脸效果。以下是关于ReActor插件技术原理和换脸技术演进过程的详细探讨。
- 深度学习算法原理
ReActor插件的核心是深度学习算法,特别是卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)。CNN用于提取图像中的特征,如面部轮廓、表情、光照等,而GAN则负责生成新的面部图像。GAN由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器试图创造出足以欺骗判别器的图像,而判别器则努力区分真实图像和生成图像。通过这种对抗性训练,GAN能够生成越来越逼真的图像。 - 技术原理的具体应用
在ReActor插件中,用户首先上传两张图片:一张是目标图片,另一张是源图片。插件通过CNN识别并提取目标图片中人物的面部特征,然后利用GAN生成与源图片中面部特征相匹配的新面部。这个过程涉及到面部对齐、纹理合成、光照调整等多个步骤,以确保生成的新面部与原始图像无缝融合,看起来自然逼真。 - 换脸技术的演进
换脸技术自诞生以来,经历了从简单到复杂、从静态到动态的演进过程。最初,换脸技术主要依赖于图像处理软件,通过手动操作来替换面部,效果往往不够自然。随着深度学习技术的发展,尤其是GAN的提出,换脸技术实现了质的飞跃。GAN能够自动学习面部特征,生成高度逼真的换脸效果。 - ReActor插件的创新之处
ReActor插件在换脸技术领域中的创新主要体现在以下几个方面:
- 操作简便性:ReActor插件简化了换脸操作流程,用户无需具备专业知识,即可轻松实现换脸。
- 效果自然度:通过深度学习算法的优化,ReActor插件生成的换脸效果更加自然,难以被肉眼识别。
- 多场景适用性:ReActor插件不仅适用于静态图片,还能应用于视频换脸,为电影、游戏等领域提供了新的创作手段。
- 技术创新:ReActor插件在面部识别、纹理合成等方面进行了技术创新,提高了换脸的准确性和实时性。
应用场景:
ReActor插件在不同领域的应用及换脸技术在VR和AR领域的潜在应用
ReActor插件,凭借其高度逼真的换脸效果和便捷的操作流程,已经在多个领域展现出广泛的应用潜力。以下是对ReActor插件在不同领域应用的详细描述,以及换脸技术在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)领域的潜在应用探索。
电影制作
在电影制作领域,ReActor插件的应用极大地提高了后期的制作效率和灵活性。以下是一些具体的应用场景:
- 角色替换:在拍摄过程中,如果某个演员因故无法完成拍摄,导演可以利用ReActor插件将另一演员的面部替换上去,从而避免重新拍摄带来的高昂成本和时间延误。
- 特效制作:在特效电影中,ReActor插件可以帮助制作人员创造出更加真实和多样化的角色。例如,在超级英雄电影中,通过换脸技术可以轻松实现角色在不同年龄阶段的面部变化。
- 情感调整:演员的表情可能无法完全满足导演的情感需求,ReActor插件可以调整演员的面部表情,以达到更丰富的情感表达。
游戏开发
在游戏开发领域,ReActor插件的应用为游戏角色创作提供了新的可能性:
- 角色定制:玩家可以利用ReActor插件将自己的面部替换到游戏角色上,实现高度个性化的游戏体验。
- NPC多样性:通过换脸技术,游戏开发者可以快速生成大量不同的NPC角色,提高游戏世界的真实感和多样性。
- 剧情互动:在剧情驱动的游戏中,ReActor插件可以帮助实现角色之间的面部交换,为剧情增添悬疑和惊喜元素。
社交媒体
在社交媒体领域,ReActor插件的应用为用户带来了新的互动方式:
- 表情包创作:用户可以利用ReActor插件制作搞笑或夸张的表情包,丰富社交媒体的交流形式。
- 虚拟形象:用户可以在社交媒体上创建自己的虚拟形象,通过换脸技术实现不同场景下的形象变换。
- 隐私保护:在分享生活点滴时,用户可以使用ReActor插件替换自己的面部,保护个人隐私。
虚拟现实(VR)和增强现实(AR)领域的潜在应用
换脸技术在VR和AR领域的应用前景广阔,以下是一些潜在的探索方向:
- VR角色扮演:在VR游戏中,玩家可以通过ReActor插件将自己的面部替换到游戏角色上,增强沉浸感和角色代入感。
- AR互动体验:在AR应用中,用户可以通过换脸技术在现实环境中与虚拟角色进行互动,例如在AR教育、AR营销等领域。
- 虚拟试衣:在零售行业,利用AR技术结合ReActor插件,顾客可以在不脱衣的情况下试穿各种服饰,通过换脸技术查看不同造型效果。
- 虚拟旅游:在VR旅游体验中,游客可以通过换脸技术,以不同身份体验历史文化场景,增加游览的趣味性。
技术比较:
在换脸技术领域,ReActor插件与Deepfake等工具各有所长,同时也存在一定的局限性。以下是对这些技术进行比较分析,探讨ReActor插件相较于其他换脸工具的独特之处。
ReActor插件与Deepfake的比较
操作简便性
- ReActor插件:ReActor插件的界面设计直观,操作流程简化,用户无需具备专业的图像处理知识即可轻松使用。它通常集成于现有的图像或视频编辑软件中,提供了更为便捷的用户体验。
- Deepfake:Deepfake技术通常需要用户具备一定的编程能力和对深度学习框架的了解。操作过程较为复杂,包括数据集的准备、模型的训练和优化等多个步骤。
效果自然度
- ReActor插件:ReActor插件在生成换脸图像时,特别注重面部细节的匹配和光照的一致性,使得换脸效果更加自然和逼真。
- Deepfake:Deepfake的换脸效果也非常高,但在某些情况下可能会出现面部扭曲或光照不匹配的问题,尤其是在动态视频中。
技术局限性
- ReActor插件:ReActor插件可能在处理极端角度或复杂表情的面部时效果不如静态图像理想。此外,对于视频换脸,可能需要更高的计算资源和更长的处理时间。
- Deepfake:Deepfake在处理视频换脸时更为成熟,但它的局限性在于需要大量的训练数据和时间来生成高质量的换脸效果。此外,Deepfake的滥用也引发了隐私和安全方面的担忧。
独特之处
- ReActor插件 的独特之处在于其高度的集成性和易用性。它专为那些不需要深入了解技术细节的用户设计,使得换脸技术更加普及和易于接触。以下是一些具体的独特之处:
- 实时预览:ReActor插件提供了实时预览功能,用户可以即时看到换脸效果,方便进行调整。
- 面部修复工具:ReActor插件包含面部修复工具,可以在换脸后进一步优化细节,减少不自然的痕迹。
- 多平台兼容性:ReActor插件支持多种图像和视频编辑软件,使得用户可以在自己熟悉的环境中工作。
其他换脸工具的优势与局限性
除了Deepfake,还有其他一些换脸工具,如FaceSwap、Adobe After Effects的Face Tracker等,它们各自也有自己的优势和局限性:
- FaceSwap:操作相对简单,社区支持丰富,但效果和ReActor插件相比可能略显逊色,特别是在细节处理上。
- Adobe After Effects的Face Tracker:作为专业的视频编辑软件的一部分,它提供了强大的换脸功能,但操作复杂,学习曲线陡峭,且成本较高。
结语
好易智算平台是一个一站式的AI服务平台,该平台的核心功能集中在GPU算力租赁服务及AI应用服务上,旨在为用户提供高性能、低成本的GPU算力服务,满足用户在AI应用、深度学习等领域的计算需求
好易智算平台的特点在于其算力市场、应用市场和交流社区三大功能模式。算力市场提供多样化的显卡类型,包括RTX3090、RTX4090d等,满足用户对于低成本、高效率的使用需求。应用市场则提供了包括Stable Diffusion WebUI、Omost、Supir、kohya-ss、SadTalker、ComfyUI、Facefusion、Langchain Chatchat、Musetalk、Wav2lip、Fooocus、lora-scripts等多款应用,涵盖AI绘图、模型训练、视频生成、图片处理、音视频处理等多元化场景制作应用。此外,交流社区为用户提供了一个自由、开放、共享的平台,促进技术交流和资源分享。
好易智算平台以其高效的生成效果、高质量的AI应用服务以及融合了多种类似于ReActor插件的功能,为游戏角色制作等领域提供了强有力的支持,如《黑神话:悟空》这样的游戏角色制作。使得该平台也成为了链接算力资源与开发者的重要纽带