Stable Diffusion从小白玩法到商业变现_stable diffusion变现

上篇我们讲到Midjourney这个AI出图神器，这期我们来继续聊聊另一款——Stable Diffusion。这项技术属于开源项目，更新快，安装免费，玩法多，也是目前AIGC用到的主要技术。具体的安装步骤这里就不讲了，网上资源很多，大家自行搜索，今天主要讲讲它的基础玩法以及商业变现的一些思路。文章稍长，大家可按需跳跃式阅读。

一、基本玩法

1、文生图及注意事项

这个比较简单，就是在tex2img这个选项卡这里，输入正反提示词，设置参数，点击Generate按钮后就能得到图片，下图是Stable Diffusion的生图界面。

这里重点提示一下如何通过某几个参数的设置得到画质清晰的图片。第一次玩大家可能有这种体验，一般我们在选择基础模型，设置以上需要设置的内容后，生成的人物的脸总是模糊不清，或者直接崩掉，反正生成的效果跟Midjourney差得远。怎么解决这个问题呢？大家可能会想到调整采样步数，比如20调整到30步，步数越高画面调整的越精细嘛；Sampling method从默认的Eular a调整到DPM++ SDE Karras，但其实最终的效果依然不好。怎么办呢？

我们可以通过高清修复（Hires. fix）这个选项可以很好解决这个问题，并且把Denoising strength调整到0.5-0.7之间，Upscaler选择R-ESRGAN 4x+，最终的效果就好多了。以下是同一个大模型、同样的正反提示词，调整不同参数生成的图片对比，可以看出高清修复确实对模特的脸效果十分明显。顺便提一句，脸部修复的选项似乎对模特面部没什么用，没有高清修复好用。

左边是直接生成的，右边是高清修复的

以下是右边图片参数设置的截图，大家可以自己参照玩一玩。

2、图生图及注意事项

图生图，也就是说Stable Diffusion可以根据你上传的图片调整大模型或者参数后再次生成图片。例如，我想给一张写实的图片换一个二次元风格，调整基础大模型为二次元风格，输入正反提示词就可以得到以下效果。

另外图生图的高清修复需要在settings-upscaling这里设置，具体如下图：

心细的小伙伴可能会问，大模型是什么，图片是怎么从写实风变成二次元或者漫画风的？别急，接着往下看⬇️

二、基础大模型及微调模型

1、基础大模型

一般我们下载完Stable Diffusion WebUI后都只有一个基础的大模型，偏写实风，也就是下面我截图的这个。

但是这个大模型比较单一，生成图片的风格也就一种，就像刚刚我们想要一个二次元，或者动漫、国风等等这些风格，就需要再去下载其他的大模型进行图片训练。

基础大模型我们可以去到C站，C站链接如下：https://civitai.com/。每个模型都有图片示例，大家可以选择自己喜欢的模型进行下载。

下载后的模型将其放在stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/这个目录下，刷新模型这里就可以显示已经下载的模型了。

2、微调模型——Lora

除了基础大模型，还有比较火的微调模型可以下载使用，Lora可以理解为是基础大模型下的又一个小模型。比如一个写实风的模型，我想要小姐姐的脸各式各样，那就需要在写实风格大模型下有不同脸蛋的模型，最终才能生成不同的脸来。

Lora模型可以在网上下载（还是上面提到的C站，带Lora标签的模型），或者是自己炼（此处不展开讲，可开篇另讲）。下载的模型安装在/stable-diffusion-webui/models/Lora路径下，然后重启Stable Diffusion WebUI，在文生图或图生图界面的生成按钮下，可以看到一个又红又白又黑的图标，该图标名为show extra networks（显示额外网络），点击该红色图标将会在本页弹出一个面板，在该面板中可以看到Lora选项卡，在这里可以看到已经安装的Lora模型，点击模型名称将会自动该角色名称加载到prompt文本框中。

以上是单个Lora模型的应用，如果我们想要多个Lora模型混合使用怎么办呢（比如多个明星的脸混合生成）？就需要额外下载一个插件——Additional Networks。

下载地址：https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks。安装步骤：打开Extensions——点击install from URL——输入上面的下载地址——最后点击Install，最后重启WebUI就可以看到Additional Networks这个入口了。

点击Additional Networks小三角可以设置不同的Lora模型的权重占比，下载的Lora模型记得放到/stable-diffusion-webui/sd-webui-additional-networks/models/LoRA这个目录下，这样在Model这里才能选到我们下载的Lora模型。

三、AI精准可控

相信大家玩了一段时间后也会发现，AI出图是能出，但是很多时候想象力太丰富，画面会跑飞，得不到自己想要的内容，怎么办呢？这里就必须讲到AI的精准可控，让AI更懂我们的需求。

1、控制AI动作

讲动作就必须讲到controlnet的openpose功能，有了这个功能我们就能让AI做出任何我们想要它做的动作啦～首先我们需要安装这个controlnet插件，下载和安装方法同Additional Networks，只是下载链接换成https://jihulab.com/hunter0725/sd-webui-controlnet，安装成功后就能在Additional Networks选项卡下面看到ControlNet这个选项卡了。

大家可能也看到了，我这里不止一个ControlNet，这是在setting——ControlNet这里设置的，需要几个就设置几个，一般3个够用，然后应用设置，重启UI。

当然有了ControlNet没有图形的构造方式，也到不到我们刚刚想要模特摆不同pose的目的，这个构造方式也就是我们说到的openpose之类的模型了。

下载地址：https://huggingface.co/webui/ControlNet-modules-safetensors/tree/main。下载后的模型放在/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models目录下。

处理好安装的工作后，我们就能看到我们想要的姿势控制模型了，按照下图提示设置好。

然后我们就可以上传openpose的骨骼图，或者直接上传某张图片，用这张图片的人物姿势。如果想要自己设置人物的骨骼图，可以下载openpose editor插件。

下载地址及安装方法参见：https://github.com/fkunn1326/openpose-editor 。安装成功后就能看到openpose editor这个标签页，在右边有骨骼图，可以用鼠标移动或改变它的姿势。也可以添加背景图片，比如一件衣服，让那个骨骼图的姿势跟衣服大致匹配（AI模特试衣），最后将骨骼图发送到图生图或是文生图就可以使用，或者自己保存图片也可以。

2、优化手部

我们知道，不管是人画还是AI画，手都是千古难题。诶嘿，现在我们可以通过controlnet的depth功能解决手的问题啦！下面这几张图片就是结合了上面讲到的openpose和depth模型出来的图。

如何得到这个深度图呢？也就是depth，一个是可以拍自己的手，在WebUI这里跑一张手部的深度图，然后在PS里将手的深度图与openpose的骨骼图自然拼接在一起，然后分别利用图层将手和骨骼图存为两张图片，再去WebUI里上传这两张图片，进行controlnet控制就可以了。另一种是可以直接借助depth library这个插件，这里有很多手部的动作，可以直接生成深度图并发送到controlnet使用。安装地址及方法详见链接：https://github.com/jexom/sd-webui-depth-lib 。

当然controlnet除了openpose和depty外还有其他的构造方式，例如canny等，这里就不细讲了，大家可以自行探索一下。

到目前为止，我们可以通过正反咒语以及人物姿势控制生成各种风格、画质较为清晰、动作可控的作品了，那么Stable Diffusion有哪些潜在的商用价值？又是如何实现的呢？接着往下看⬇️

四、商业应用

1、电商领域AI模特

大家都知道电商领域模特的费用相对于店铺经营来说是比较高的，不管是服装，还是饰品，亦或是鞋包，但是模特的展示确实是在一定程度上能激发人们的购买欲。如何用Stable Diffusion生成免费的模特呢？目前市面上有两种思路供大家参考：

（1）给石膏模特换脸

用到的是stable diffusion的inpaint功能，如下图就是现场实拍的石膏模特，然后利用inpaint功能生成模特的对比图。

因为具体操作比较简单，就是将需要生成的地方用inpaint涂抹，让Stable Diffusion生成就行，这里就不啰嗦了，详见截图吧。另外手部可以用openpose处理，这里就不做演示了。

（2）将平铺或白底的服装穿在AI模特身上

这种稍微复杂一点，但是没有前期石膏模特的准备工作，动作也不用石膏模特的，用插件想怎么摆就怎么摆，也不用PS来回处理，而且衣服边缘的细节也会处理地更好，说一下具体操作步骤：

①利用图生图的inpaint upload，inpaint upload处上传要给模特穿的衣服以及蒙版的处理图（遮罩）。注意upload处蒙版的处理图白色是遮罩范围，如果我们把衣服处理成白色（此处用PS简单处理得到蒙版图即可），那么mask mode要选择“重绘没有遮住的地方”。反之亦然，如果衣服是黑色，其他部分是白色，那么mask mode就要选择“重绘遮住的地方”。

②在controlnet这里上传要给模特穿的衣服的图片，预训练和训练模型选择canny，画布尺寸与原图片保持一致。此处是第一个controlnet。

③利用openpose editor或者3D openpose给衣服调整一个合适的模特姿势，调整好模特的姿势后将骨骼图和手部的深度图发到第二、三个controlnet，详见下图。

④调整好controlnet这里的模型参数及画布大小，点击生成就可以了。

不管是那种方法，思路都是不炼衣服炼模特，因为衣服是实物，必须是实拍的，要不然想直接通过图生图的方式生成，那最终出来的衣服就会是严重的“货不对板”。

2、绘画辅助

听说最近一段时间不少原画师失业了，估计跟AI辅助绘画有丢丢关系吧。例如一些动漫的画面、小说的封面、插画等，基本上就可以用AI辅助出图了，效率可以得到较大提升。

3、创意灵感激发

比如服装设计、饰品、鞋子等，也都可以从AI中寻求设计灵感，毕竟AI有时候不是人的脑子，各种奇怪的组合也许能出什么新东西。

4、头像壁纸

直接生成壁纸或者头像挂到第三方网站卖，利用AI快速生图的便利性，批量生图。

Stable Diffusion在各行各业的应用大家可以自行探索，关于商业变现部分就到这啦～

这期简单给大家讲了讲Stable Diffusion的小白玩法以及其初步展现的商业用法，该技术更新太快，三天一小更，一周一大更，若是有哪些对不上、或是不全的地方，以最新版本为准，也欢迎大家留言讨论，不吝赐教！

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