热评 Nile

1、Windows 安装:最低要求为 Win10 / 64 位系统,内存建议 16GB,显卡建议 NVIDIA 8GB 显存起,硬盘建议 30GB 起。安装方式可参考:https://blog.csdn.net/weixin_40660408/article/details/129896700 2、Google Drive 安装:云端部署可以将 Stable Diffusion WebUI Colab 安装到 Google Drive 上,好处是既可以使用 Google 提供的免费硬件资源,又保持了较高自由度的模型和插件扩展。需要注意的是 Google Drive 免费空间 15G,安装多个模型需要对存储空间进行扩容。安装方式可参考:https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab/tree/drive 3、Stable Diffusion Colab:https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab 中各个版本已更新 ControlNet 功能。比较推荐的模型有:Protogen(多个优秀模型融合而成)、Dreamlike(写实风格模型)、Waifu/OrangeMix(动漫风格模型)、Anything(二次元风格模型)、ChilloutMix(真人风格模型)、Openjourney(midjourney 画风)等,具体可到 Huggingface 中了解 https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=downloads

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一、AI 绘画工具的选择与运用

1. 工作场景下 AI 绘画工具的选择

目前文生图的主流 AI 绘画平台主要有三种:Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E。如果要在实际工作场景中应用,我更推荐 Stable Diffusion

另一个热门平台的基础教程:

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通过对比,Stable Diffusion 在数据安全性(可本地部署)、可扩展性(成熟插件多)、风格丰富度(众多模型可供下载,也可以训练自有风格模型)、费用版权(开源免费、可商用)等方面更适合我们的工作场景。

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那么如何在实际工作中应用 Stable Diffusion 进行 AI 绘画?

要在实际工作中应用 AI 绘画,需要解决两个关键问题,分别是:图像的精准控制和图像的风格控制。

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2. 图像精准控制

图像精准控制推荐使用 Stable Diffusion 的 ControlNet 插件。在 ControlNet 出现之前,AI 绘画更像开盲盒,在图像生成前,你永远都不知道它会是一张怎样的图。ControlNet 的出现,真正意义上让 AI 绘画上升到生产力级别。简单来说 ControlNet 它可以精准控制 AI 图像的生成。

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ControlNet 主要有 8 个应用模型:OpenPose、Canny、HED、Scribble、Mlsd、Seg、Normal Map、Depth。以下做简要介绍:

 OpenPose 姿势识别

通过姿势识别,达到精准控制人体动作。除了生成单人的姿势,它还可以生成多人的姿势,此外还有手部骨骼模型,解决手部绘图不精准问题。以下图为例:左侧为参考图像,经 OpenPose 精准识别后,得出中间的骨骼姿势,再用文生图功能,描述主体内容、场景细节和画风后,就能得到一张同样姿势,但风格完全不同的图。

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 Canny 边缘检测

Canny 模型可以根据边缘检测,从原始图片中提取线稿,再根据提示词,来生成同样构图的画面,也可以用来给线稿上色。

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HED 边缘检测

跟 Canny 类似,但自由发挥程度更高。HED 边界保留了输入图像中的细节,绘制的人物明暗对比明显,轮廓感更强,适合在保持原来构图的基础上对画面风格进行改变时使用。

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Scribble 黑白稿提取

涂鸦成图,比 HED 和 Canny 的自由发挥程度更高,也可以用于对手绘线稿进行着色处理。

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Mlsd 直线检测

通过分析图片的线条结构和几何形状来构建出建筑外框,适合建筑设计的使用。

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Seg 区块标注

通过对原图内容进行语义分割,可以区分画面色块,适用于大场景的画风更改。

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Normal Map 法线贴图

适用于三维立体图,通过提取用户输入图片中的 3D 物体的法线向量,以法线为参考绘制出一副新图,此图与原图的光影效果完全相同。

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Depth 深度检测

通过提取原始图片中的深度信息,可以生成具有同样深度结构的图。还可以通过 3D 建模软件直接搭建出一个简单的场景,再用 Depth 模型渲染出图。

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ControlNet 还有项关键技术是可以开启多个 ControlNet 的组合使用,对图像进行多条件控制。例如:你想对一张图像的背景和人物姿态分别进行控制,那我们可以配置 2 个 ControlNet,第 1 个 ControlNet 使用 Depth 模型对背景进行结构提取并重新风格化,第 2 个 ControlNet 使用 OpenPose 模型对人物进行姿态控制。此外在保持 Seed 种子数相同的情况下,固定出画面结构和风格,然后定义人物不同姿态,渲染后进行多帧图像拼接,就能生成一段动画。

以上通过 ControlNet 的 8 个主要模型,我们解决了图像结构的控制问题。接下来就是对图像风格进行控制。

3. 图像风格控制

Stable Diffusion 实现图像风格化的途径主要有以下几种:Artist 艺术家风格、Checkpoint 预训练大模型、LoRA 微调模型、Textual Inversion 文本反转模型。

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Artist 艺术家风格

主要通过画作种类 Tag(如:oil painting、ink painting、comic、illustration),画家/画风 Tag(如:Hayao Miyazaki、Cyberpunk)等控制图像风格。网上也有比较多的这类风格介绍,如:

  1. https://promptomania.com
  2. https://www.urania.ai/top-sd-artists

但需要注意的是,使用艺术家未经允许的风格进行商用,会存在侵权问题。

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Checkpoint 预训练大模型

Checkpoint 是根据特定风格训练的大模型,模型风格强大,但体积也较大,一般 5-7GB。模型训练难度大,需要极高的显卡算力。目前网上已经有非常多的不同风格的成熟大模型可供下载使用。如:https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image

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LoRA 微调模型

LoRA 模型是通过截取大模型的某一特定部分生成的小模型,虽然不如大模型的能力完整,但短小精悍。因为训练方向明确,所以在生成特定内容的情况下,效果会更好。LoRA 模型也常用于训练自有风格模型,具有训练速度快,模型大小适中,配置要求低(8G 显存)的特点,能用少量图片训练出风格效果。常用 LoRA 模型下载地址:

  1. https://stableres.info
  2. https//civitai.com(友情提醒:不要在办公场所打开,不然会很尴尬)

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Textual Inversion 文本反转模型

Textual Inversion 文本反转模型也是微调模型的一种,它是针对一个风格或一个主题训练的风格模型,一般用于提高人物还原度或优化画风,用这种方式生成的模型非常小,一般几十 KB,在生成画作时使用对应 Tag 在 prompt 中进行调用。

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自有风格模型训练

Stable Diffusion 的强大之处还在于能够自定义训练风格模型,如果现有风格无法满足要求,我们还可以自己训练特定风格模型。Stable Diffusion 支持训练大模型和微调模型。我比较推荐的是用 LoRA 模型训练方法,该方法训练速度快,模型大小适中(100MB 左右),配置要求低(8G 显存),能用极少量图片训练出风格效果。例如:下图中我用了 10 张工作中的素材图,大概花了 20 分钟时间训练出该风格的 LoRA 模型,然后使用该模型就可以生成风格类似的图片。如果将训练样本量增大,那么训练出来的风格样式会更加精确。

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了解了 Stable Diffusion 能干什么后,再来介绍下如何部署安装使用它。

二、AI 绘画工具的部署安装

以下主要介绍三种部署安装方式:云端部署、本地部署、本机安装,各有优缺点。当本机硬件条件支持的情况下,推荐本地部署,其它情况推荐云端方式。

1. 云端部署 Stable Diffusion

通过 Google Colab 进行云端部署,推荐将成熟的 Stable Diffusion Colab 项目复制到自己的 Google 云端硬盘运行,省去配置环境麻烦。这种部署方式的优点是:不吃本机硬件,在有限时间段内,可以免费使用 Google Colab 强大的硬件资源,通常能给到 15G 的 GPU 算力,出图速度非常快。缺点是:免费 GPU 使用时长不固定,通常情况下一天有几个小时的使用时长,如果需要更长时间使用,可以订阅 Colab 服务。

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推荐两个目前比较好用的 Stable Diffusion Colab,选择相应模型版本运行即可:

  1. Stable Diffusion Colab:github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab (不带 ControlNet)
  2. ControlNet Colab:github.com/camenduru/controlnet-colab(带 ControlNet)

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Colab 运行界面如下,点击连接虚拟机,连接成功后点击左侧运行代码,等待环境自动配置完成后,点击 WebUI URL 即可运行 Stable Diffusion。

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Stable Diffusion WebUI 运行界面如下,在后面的操作方法里我会介绍下 Stable Diffusion 的基础操作。

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2. 本地部署 Stable Diffusion

相较于 Google Colab 云端部署,本地部署 Stable Diffusion 的可扩展性更强,可自定义安装需要的模型和插件,隐私性和安全性更高,自由度也更高,而且完全免费。当然缺点是对本机硬件要求高,Windows 需要 NVIDIA 显卡,8G 以上显存,16G 以上内存。Mac 需要 M1/M2 芯片才可运行。

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本地部署方式主要分四步,以 Mac M1 为例:

第 1 步:安装 Homebrew 和 Python3.10 环境

Homebrew 是一个包管理工具,具体安装方法可参考: https://brew.idayer.com/

Python3.10 安装:brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

第 2 步:克隆 Stable Diffusion WebUI 项目仓库

推荐下载 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI,能很好的支持 ControlNet 扩展。

克隆项目仓库:git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

第 3 步:下载并存放 Stable Diffusion 模型

Stable Diffusion 模型可以下载官方提供的 1.5 或 2.0 版本的 ckpt 文件,其它风格模型则根据自己需要下载。下载地址:huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image

下载完后找到 stable-diffusion-webui 文件夹,把下载的 ckpt 大模型文件存放到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 目录下。

如果下载了 LoRA 模型的 safetensors 文件,则存放到 stable-diffusion-webui/models/Lora 目录中。

Textual Inversion 文本反转模型的 pt 文件,存放到 stable-diffusion-webui/embeddings 目录中。

第 4 步:运行 Stable Diffusion WebUI

模型文件存放完成后,运行 Stable Diffusion WebUI:

先输入 cd stable-diffusion-webui 再输入 ./webui.sh,程序会自动完成下载安装。

运行完毕后显示:Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 To create a public link, set `share=True` in `launch()`

在浏览器中打开 http://127.0.0.1:7860 ,即可运行 Stable Diffusion WebUI

需要用到的资源:

  1. Homebrew 包管理工具:brew.idayer.com/guide/
  2. Python 安装: www.python.org/downloads/
  3. Stable Diffusion 项目仓库:github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
  4. Stable Diffusion 模型:huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image

ControlNet 的安装

安装完 Stable Diffusion WebUI 后,我们再安装 ControlNet 扩展,以便进行图像的精准控制。

安装方法:

第 1 步:安装 ControlNet 插件

点击扩展,选择从 URL 安装,输入插件地址 https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet ,点击 Install 后重启 WebUI。

第 2 步:安装 ControlNet 模型

打开模型下载页面 https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main

  1. 将 annotator 目录中的人体检测预处理模型 body_pose_model.pth 和 hand_pose_model.pth 下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/openpose 目录。
  2. 将深度图模型 dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt 下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/midas 目录
    将 models 目录中的文件下载至本地 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models 目录
  3. 重启 WebUI 即可使用 ControlNet

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解决 ControlNet 在 Mac M1 上无法运行问题

对于 Mac M1 芯片的电脑来说,直接运行 ControlNet 会报错,导致无法使用 ControlNet。原因是 CUDA 是适用于 NVIDIA GPU 的计算框架,当前 Mac OS 无法使用此框架,因此脚本会尝试使用 CPU,但 M1 不支持半精度数字。因此我们需要跳过 CUDA 并使用 no-half。

解决方法:

  1. 找到 webui-macos-env.sh 文件
  2. 添加 export COMMANDLINE_ARGS="--precision full --no-half --skip-torch-cuda-test"

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3. 本机安装 DiffusionBee

如果觉得云端部署和本地部署比较繁琐,或对使用要求没有那么高,那就试下最简单的一键安装方式。下载 Diffusionbee 应用:diffusionbee.com/download。优点是方便快捷,缺点是扩展能力差(可以安装大模型,无法进行插件扩展,如 ControlNet)。

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三、AI 绘画工具的操作技巧

1. Stable Diffusion 基础操作

文生图

如图所示 Stable Diffusion WebUI 的操作界面主要分为:模型区域、功能区域、参数区域、出图区域。

  1. txt2img 为文生图功能,重点参数介绍:
  2. 正向提示词:描述图片中希望出现的内容
  3. 反向提示词:描述图片中不希望出现的内容
  4. Sampling method:采样方法,推荐选择 Euler a 或 DPM++ 系列,采样速度快
  5. Sampling steps:迭代步数,数值越大图像质量越好,生成时间也越长,一般控制在 30-50 就能出效果
  6. Restore faces:可以优化脸部生成
  7. Width/Height:生成图片的宽高,越大越消耗显存,生成时间也越长,一般方图 512x512,竖图 512x768,需要更大尺寸,可以到 Extras 功能里进行等比高清放大
  8. CFG:提示词相关性,数值越大越相关,数值越小越不相关,一般建议 7-12 区间
  9. Batch count/Batch size:生成批次和每批数量,如果需要多图,可以调整下每批数量
  10. Seed:种子数,-1 表示随机,相同的种子数可以保持图像的一致性,如果觉得一张图的结构不错,但对风格不满意,可以将种子数固定,再调整 prompt 生成

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图生图

img2img 功能可以生成与原图相似构图色彩的画像,或者指定一部分内容进行变换。可以重点使用 Inpaint 图像修补这个功能:

  1. Resize mode:缩放模式,Just resize 只调整图片大小,如果输入与输出长宽比例不同,图片会被拉伸。Crop and resize 裁剪与调整大小,如果输入与输出长宽比例不同,会以图片中心向四周,将比例外的部分进行裁剪。Resize and fill 调整大小与填充,如果输入与输出分辨率不同,会以图片中心向四周,将比例内多余的部分进行填充
  2. Mask blur:蒙版模糊度,值越大与原图边缘的过度越平滑,越小则边缘越锐利
  3. Mask mode:蒙版模式,Inpaint masked 只重绘涂色部分,Inpaint not masked 重绘除了涂色的部分
  4. Masked Content:蒙版内容,fill 用其他内容填充,original 在原来的基础上重绘
  5. Inpaint area:重绘区域,Whole picture 整个图像区域,Only masked 只在蒙版区域
  6. Denoising strength:重绘幅度,值越大越自由发挥,越小越和原图接近

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ControlNet

安装完 ControlNet 后,在 txt2img 和 img2img 参数面板中均可以调用 ControlNet。操作说明:

  1. Enable:启用 ControlNet
  2. Low VRAM:低显存模式优化,建议 8G 显存以下开启
  3. Guess mode:猜测模式,可以不设置提示词,自动生成图片
  4. Preprocessor:选择预处理器,主要有 OpenPose、Canny、HED、Scribble、Mlsd、Seg、Normal Map、Depth
  5. Model:ControlNet 模型,模型选择要与预处理器对应
  6. Weight:权重影响,使用 ControlNet 生成图片的权重占比影响
  7. Guidance strength(T):引导强度,值为 1 时,代表每迭代 1 步就会被 ControlNet 引导 1 次
  8. Annotator resolution:数值越高,预处理图像越精细
  9. Canny low/high threshold:控制最低和最高采样深度
  10. Resize mode:图像大小模式,默认选择缩放至合适
  11. Canvas width/height:画布宽高
  12. Create blank canvas:创建空白画布
  13. Preview annotator result:预览注释器结果,得到一张 ControlNet 模型提取的特征图片
  14. Hide annotator result:隐藏预览图像窗口

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LoRA 模型训练说明

前面提到 LoRA 模型具有训练速度快,模型大小适中(100MB 左右),配置要求低(8G 显存),能用少量图片训练出风格效果的优势。

以下简要介绍该模型的训练方法:

第 1 步:数据预处理

在 Stable Diffusion WebUI 功能面板中,选择 Train 训练功能,点选 Preprocess images 预处理图像功能。在 Source directory 栏填入你要训练的图片存放目录,在 Destination directory 栏填入预处理文件输出目录。width 和 height 为预处理图片的宽高,默认为 512x512,建议把要训练的图片大小统一改成这个尺寸,提升处理速度。勾选 Auto focal point crop 自动焦点裁剪,勾选 Use deepbooru for caption 自动识别图中的元素并打上标签。点击 Preprocess 进行图片预处理。

第 2 步:配置模型训练参数

在这里可以将模型训练放到 Google Colab 上进行,调用 Colab 的免费 15G GPU 将大大提升模型训练速度。LoRA 微调模型训练工具我推荐使用 Kohya,运行 Kohya Colab: https://colab.research.google.com/github/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/fast-kohya-trainer.ipynb

配置训练参数:

先在 content 目录建立 training_dir/training_data 目录,将步骤 1 中的预处理文件上传至该数据训练目录。然后配置微调模型命名和数据训练目录,在 Download Pretrained Model 栏配置需要参考的预训练模型文件。其余的参数可以根据需要调整设置。

第 3 步:训练模型

参数配置完成后,运行程序即可进行模型训练。训练完的模型将被放到 training_dir/output 目录,我们下载 safetensors 文件格式的模型,存放到 stable-diffusion-webui/models/Lora 目录中即可调用该模型。由于直接从 Colab 下载速度较慢,另外断开 Colab 连接后也将清空模型文件,这里建议在 Extras 中配置 huggingface 的 Write Token,将模型文件上传到 huggingface 中,再从 huggingface File 中下载,下载速度大大提升,文件也可进行备份。

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2. Prompt 语法技巧

文生图模型的精髓在于 Prompt 提示词,如何写好 Prompt 将直接影响图像的生成质量。

提示词结构化

Prompt 提示词可以分为 4 段式结构:画质画风 + 画面主体 + 画面细节 + 风格参考

  1. 画面画风:主要是大模型或 LoRA 模型的 Tag、正向画质词、画作类型等
  2. 画面主体:画面核心内容、主体人/事/物/景、主体特征/动作等
  3. 画面细节:场景细节、人物细节、环境灯光、画面构图等
  4. 风格参考:艺术风格、渲染器、Embedding Tag 等

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提示词语法

  1. 提示词排序:越前面的词汇越受 AI 重视,重要事物的提示词放前面
  2. 增强/减弱:(提示词:权重数值),默认 1,大于 1 加强,低于 1 减弱。如 (doctor:1.3)
  3. 混合:提示词 | 提示词,实现多个要素混合,如 [red|blue] hair 红蓝色头发混合
  4. + 和 AND:用于连接短提示词,AND 两端要加空格
  5. 分步渲染:[提示词 A:提示词 B:数值],先按提示词 A 生成,在设定的数值后朝提示词 B 变化。如[dog:cat:30] 前 30 步画狗后面的画猫,[dog:cat:0.9] 前面 90%画狗后面 10%画猫
  6. 正向提示词:masterpiece, best quality 等画质词,用于提升画面质量
  7. 反向提示词:nsfw, bad hands, missing fingers……, 用于不想在画面中出现的内容
  8. Emoji:支持 emoji,如 😍 形容表情,🖐 修饰手

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常用提示词举例:

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3. ChatGPT 辅助生成提示词

我们也可以借助 ChatGPT 帮我们生成提示词参考。

  1. 给 ChatGPT 一段示例参考:https://dreamlike.art/guides/using-openai-chat-gpt-to-write-stable-diffusion-prompts
  2. 根据参考生成 Prompts,再添加细节润色

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4. Stable Diffusion 全中文环境配置

在实际使用中,我们还可以把 Stable Diffusion 配置成全中文环境,这将大大增加操作友好度。全中文环境包括了 Stable Diffusion WebUI 的汉化和 Prompt 支持中文输入。

Stable Diffusion WebUI 汉化

  1. 安装中文扩展插件:点击 Extensions 选择 Install from URL,输入 https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese ,点击 Install,并重启 WebUI
  2. 切换到中文模式:在 Settings 面板中,将 User interface 中的 Localization 设置成 Chinese 中文模式,重启 WebUI 即可切换到中文界面

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Prompt 中文输入

  1. 下载提示词中文扩展插件: https://github.com/butaixianran/Stable-Diffusion-Webui-Prompt-Translator ,将项目作为 zip 文件下载,解压后放到 stable-diffusion-webui/extensions 目录中,重启 WebUI
  2. 调用百度翻译 API:去 api.fanyi.baidu.com 申请一个免费 API Key,并将翻译服务开通。在管理控制台的开发者信息页中确认 APP ID 和 密钥
  3. 在 Stable Diffusion WebUI 的 Prompt Translator 面板中,选择百度翻译引擎,并将申请的 APP ID 和 密钥填写进去,点击保存
  4. 使用:在 Stable Diffusion WebUI 页面顶部会出现一个翻译工具栏,我们在提示词输入框中输入中文,点击工具栏中的翻译就能自动把提示词替换成英文

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结语

本文简要介绍了 AI 绘画工具 Stable Diffusion 的安装使用,以及如何通过 ControlNet 实现图像的精准控制,如何通过模型加载和自有风格模型训练来控制图像画风。可以说这些技术的出现使得 AI 绘画具备了实际的生产能力,设计师们可以充分利用好这些强大的生产工具来提升设计效率。

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