AI绘画：Stable Diffusion 拒绝一眼塑料味的AI质感，超写实人物图片如何制作？简单几步教会你！_stable diffusion人物写实用什么采样方法

今天给大家介绍一款能够对生成的人像进行皮肤调节的 lora。

上面两幅图片的生成参数一样，尺寸也一样，但右边一幅图片相较于左面图片的画面质感，特别是人像皮肤的质感上有很大的提升，看上去更加细腻有层感。

这就是我们今天要介绍的这款 lora 能实现的效果。

首先，我们做人物图像，要尽可能选择一个写实的人物大模型。

这里我选择的麦橘写实v7大模型，各项参数设置见下图。

迭代步数设置在35左右，采样方法选择DPM++2M Karras，图片尺寸512*768，种子数随机。

开启ADetailer面部修复选项，模型选择yolov8n，选择这个模型可以很好的预防人物面部畸形。生成的图片数量根据需要自己设置，我这里设置为4张。

正面提示词和负面提示词可以自己写，或者找一张别人的提示词参考也可以。最后点击生成，一次生成4张图片，然后生成的4张图片中选择一张满意的图片，保存下来。

这里我选择第一张图片进行接下来的操作。

下面我们在同样的参数下，对第一张图片加入皮肤质感lora,看下这个 lora对出图效果的影响。

官方说这个lora会更改皮肤材质，改变画面色彩，相当于是个美颜滤镜。

这里顺便说一下，在设置 lora 的时候，权重尽量不要设置得太高，一般0.7-0.8左右即可。

还有一点需要补充，为了保持新生成的图片尽量和原图保持一致，这里需要将第一张图片的种子数固定下来。

为了让新生成的图片和原图更加相似，我们还要到ControlNet继续操作。

在ControlNet中拖入刚刚生成的第一张图片，按下图参数对ControlNet进行设置。

选择线稿模式，因为我们是写实照片，所以模型选择写实线稿模型。

经过统一种子数和ControlNet的设置后，接下来生成的图片和之前的原图就会有非常高的相似度了。

这是4张新生成的图片，给人的明显感觉，就像官方说的那样，像对图片加上了滤镜一样。

将新生成的图片和原图进行对比，很明显能发现新图片中的人物脸部更加立体，人物皮肤在肌理和光感上显得更加自然和柔和 。

写在最后

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