【Stable Diffusion】最强控制插件ControlNet(4)细节狂魔tile
随着ControlNet1.1的更新,tile模型横空出世,其强大的功能让之前的一些模型变得有点黯然失色。
今天我们就来盘点一下,这个神奇的Tile模型都有哪些用法。

比如这张食物的图片,先把它拖进“WD 1.4 标签器”,可以进行反推关键词,然后发送到图生图。

我们可以通过翻译软件检查一下提示词有没有问题,这边通过反推得到的提示词是——“没有人,食物,食物焦点,现实,水果,静物,草莓,模糊,蛋糕,糕点,景深,甜点,模糊背景,奶油”。基本上与原图相符,可以先不调整。
接下来,我们使用大模型“dreamshaper”。调整参数尺寸,放大为2K,提示词引导系数 (CFG Scale)官方推荐在15以上,重绘幅度在0.5以上。

打开ControlNet,导入图片。tile的预处理器是用来降低原图的分辨率的,为的是给新图有足够的空间来添加像素和细节。如果你的图片本身像素就很低,可以不使用预处理器,直接使用tile模型。

可以看到放大后的图片,清晰度和细节都有了很好的提升。

对比一下使用tile模型处理前后的区别。


由于这张图是采用高分辨率文生图绘制的,分辨率是1800x1200,所以我们在ControlNet中启用了tile预处理器,让图片先缩小,给AI足够的空间去绘制细节。

修复图中,增加了很多的细节。

我们在提示词中增加“秋天”这个关键词,就得到了秋天的景色。


再试试,冬天的效果,选择更注重提示词的模式。




使用tile模型,添加新的提示词:红眼睛、蓝头带。

得到结果,成功调整了图片的细节。但是tile模型的原理实际上是对图像进行重绘,并不是像ps那样可以只改局部,所以整个图像上还是会有些微的变化。


SD放大的原理就是利用分区的方式将图片切成多块,然后每一块分开渲染,最终合并成一张图。但是这样渲染有一个缺点,就是重绘幅度不能开得太大,开得太大的后果就是每一块分区里面都有可能生成新的人物。
当我将重绘幅度调到1,放大刚才那张图片,结果就变成了这样,每一个分区之中都产生了新的绘画。通常情况下,使用SD放大,重绘幅度都设置在0.3以下。

这时,我们使用tile模型,还是保持重绘幅度为1,放大1.5倍,进行绘图。


由于重绘幅度的提高,画面的细节得到了非常大的加强,但是可以看到,在tile模型的加持下,如此高的重绘幅度并没有导致画面崩坏。当然在一般情况下,也不需要将重绘幅度刻意调这么高,因为太多的细节也会影响图片的观感。

放大之后,拿来做手机壁纸也非常漂亮了。


将图片导入到ControlNet中,提示词为“一间木屋,两棵树”。


我们再增加一点关键词——“一间长满鲜花的木屋”,并将下面的控制模式改为“更注重提示词”。

生成一下,是不是更惊艳了,这个用法就是我们最后要讲的一个tile的功能,也是它的最强功能——随机提示词转换。


在此之前我们可能需要使用openpose来识别这个骨架,或者用canny来识别轮廓等等。但有时你会发现,openpose对于一些动漫形象,或者是非人类的形象,它无法识别出骨架。

但是,强大的tile模型可以做到这一点,从某些方面来说,甚至比它们更好用。
我们输入提示词信息:美国队长,手拿盾牌,背对观众,美丽,杰作,最好的质量。
控制模型选择“更注重提示词”。

点击生成,可以看到效果是非常不错的,tile模型做到了openpose做不了的事情。

好了,以上就是ControlNet插件当中tile模型的用法,高清重绘、抠细节、局部调整、色块联想、姿态绘制,几乎无所不能。
这个强大的tile模型我已经给大家整理好了,有需要的可以添加我的公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。

END

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- 高清修复小图


接下来,我们使用大模型“dreamshaper”。调整参数尺寸,放大为2K,提示词引导系数 (CFG Scale)官方推荐在15以上,重绘幅度在0.5以上。




- 修复和增加细节
我们先随便绘制一张小屋的图,可以看出,这张图中的细节不足,而且有些地方的结构也是错误的。








- 修改添加细节



- 分区放大






- 补齐草稿


这是细化之后的结果,tile的这个功能可以帮助我们对简单的色块草稿做细化,提供一些设计灵感。



- 随机提示词转换







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