Stable Diffusion【进阶篇】：真人漫改之图生图实现_stable diffusion 换脸

大家好，我是小梁子。

所谓真人漫改，就是把一张真人的图片生成一张新的二次元的图片，在Stable Diffusion中，有很多方式实现，其中通过图生图的方式是最常用的方式，大概1-3分钟就可以完成。在Stable Diffusion：图生图基础，中曾详细讲解过具体实现，本文我们再系统的讲解一下。

下面我们来详细看一下图生图实现真人漫改的具体实现方式。

【第一步】：图生图图片上传以及相关参数设置

在图生图功能菜单界面，我们选择【图生图】上传一张我们需要漫改的真人照片。

下面进行相关参数设置。

• 采样器：DPM++2M Karras

• 采样迭代步数：30

• 图片宽高：保持和上传的图片宽高一致或者定比例的放大或者缩小。

• 重绘强度：建议设置在0.45-0.65之间，这个参数值并不是固定的，在实际使用过程中可以多尝试不同的重绘强度值，这里可以使用脚本插件的方式一次生成不同重绘强度值的多张图片。（重绘强度是图生图最重要的一个参数设置，用于控制生成的图片和原来的图片的相似度有多大。它的取值范围为0-1，默认值0.75。值越小，和原来的图片相似度越高，AI自由发挥的空间也越小。值越大，和原来的图片相似度越低，AI自由发挥的空间也越大)。

【第二步】提示词的编写

如果我们知道上传图片的提示词，可以直接将图片的提示词复制过来。

如果我们不知道上传图片的提示词，可以看之前的文章【Stable Diffusion：图片信息获取】。这里推荐使用Tagger插件的方式获取，因为生成提示词效果较好。

通过Tagger插件获取的提示词为：

1girl, solo, long hair, jewelry, necklace, brown hair, chalkboard, looking at viewer, window, realistic, black eyes, lips, classroom, indoors, upper body, white dress, dress

因为我们需要真人漫改生成对应的二次元图片，我们要检查一下提示词，建议使用翻译软件把提示词翻译出来详细检查一遍，把不符合要求的提示词去掉，比如这里提示词realistic（逼真）就需要拿掉。

最终的提示词：

1girl, solo, long hair, jewelry, necklace, brown hair, chalkboard, looking at viewer, window, black eyes, lips, classroom, indoors, upper body, white dress,dress（女孩，solo，长发，珠宝，项链，棕色头发，黑板，看着观众，窗户，黑眼睛，嘴唇，教室，室内，上身，白色连衣裙，连衣裙）

【第三步】大模型的选择以及图片的生成

真人漫改需要生成二次元的图片，所以大模型需要选择二次元的大模型。

这里我们选择不同的二次元大模型来看一下效果。

原图

大模型：Anything v5 Prt

大模型：Counterfeit V3.0

大模型：Cetus-Mix Coda2

大模型：MeinaUnreal V3

关于真人漫改的图生图实现方式大家按照上面的操作步骤实现即可。

相关说明：

（1）在上面的真人漫改中，如果美女带有首饰等，漫改图片中变化还是比较大。一般真人漫改主要的关注点还是人，我们可以在提示词中将首饰等关键词去掉，当然这个还是要根据实际情况而定。

（2）真人漫改，大模型一定要选择二次元的大模型，但是可供选择的还是比较多的，大家可以根据自己的需求选择，在之前的文章中给大家详细介绍过常用的10几种动漫大模型。

（3）漫改后的图片一般效果并不是很理想，大家需要后期进行处理，最直接的方式是借助SD Web UI的后期处理功能。其中缩放比例设置为4，缩放算法选择：R-ESRGAN_4x+ Anime6B。

我们看一下未进行和进行过后期处理后图片的效果差异。（左边图片是未处理的，右边图片是经过后期处理的）

在本文中，最终生成的图片我都采用了后期处理。

好了，今天的分享就到这里了，关于真人漫改还有一些其他的实现方式，后面我们会继续分享，希望今天分享的内容对大家有所帮助。

文章使用的大模型、Lora模型、SD插件、示例图片等，都已经上传到我整理的 Stable Diffusion 绘画资源中。有需要的小伙伴文末扫码自行获取。

写在最后

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