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大家好!今天,我们将探讨在WebUI中给人物换发型的两种有效方法。这个过程利用了Stable Diffusion的文生图和局部重绘。接下来,我将一步步带你了解每种方法的操作流程和关键细节。
首先,让我们从文生图开始。假设我们已经有了一张图片(这里使用的是Stable Diffusion生成的)。这使得我们可以轻松地发送提示词进行图像生成或局部重绘。
1️⃣ 模型和尺寸设置:
选择realisticVision
模型,这是SD1.5版本的一部分,或者你也可以根据需要选择其他模型。
将尺寸设置为512x512(因为原图是1024x1024),然后使用高清修复功能将图片放大两倍,得到所需的尺寸。
种子设置可以选择为随机。
2️⃣ 使用ControlNet进行局部重绘:
上传需要换发型的图片。
在模特的头发上进行涂抹,可以先估计换发后发型的大小或者先生成几张图来观察。
在控制类型中选择Inpaint
(局部重绘),涂抹区域将被新生成的内容替换,而其他区域保持原样。
预处理器选择"inpaint_only"。
3️⃣ 调整和生成:
总结:
ControlNet的优点是可以继续添加功能来增强控制效果,如结合OpenPose精确控制面部角度。
缺点是SD1.5模型无法生成复杂细节,如果重绘区域细节复杂,还原度可能不高。
第二种方法是使用专门为局部重绘训练的juggerxlinpaint
模型,操作起来相对简单而且效果出众。
1️⃣ 准备和设置:
juggerxlinpaint
模型,它特别适用于局部重绘。2️⃣ 涂抹和输入提示词:
在发型区域进行涂抹。
输入新发型的提示词,同时删除不需要的负面提示词。
3️⃣ 调整和生成:
设置蒙版模糊度,根据需要调整,以避免明显接缝。
勾选Soft Inpainting
,确保过渡自然。如果你没有这个功能的话,记得要更新一下WebUI的版本。
设置重绘强度为1
提示词我们写上要换的发型和涂抹区域的内容
生成图片
总结:
juggerxlinpaint
模型专门用于局部重绘,效果优于其他模型。
虽然它无法与某些ControlNet功能结合,但可以通过第一种方法来补充。
以上就是在WebUI中给人物换发型的两种方法。希望这些信息对你有帮助!
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