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AI生成同一人物

摘要

AI生成同一人物

Stable Diffusion

基本方法

Stable Diffusion,精确的提示词工程,在提示词中详细描述每个人物的特征,使用数字或字母来区分不同的人物,如"person1", "person2"等

只用一张照片就可以生成同一个人的不同表情和动作

如何用Stable Diffusion生成相同人物相同街景不同角度的图片

reference only实现人物形象统一/控制你的脸 

Stable Diffusion多角度人物脸部特写生成

让人物照片站不同的街景照里面 stable diffusion进阶教程

细说stable diffusion图生图全功能,局部重绘+模特换装

表情控制 | 脸部控制 | ControlNet 1.1 | openpose_face

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1分钟学会_stable_diffusion一键生成本人各种照片

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Stable Diffusion Webui 用頭像做出身体下半身

Stable diffusion簡易圖片擴展教學

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Stable Diffusion Webui 用頭像做出身体下半身加上ControlNet

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其他

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基本方法

要使用Stable Diffusion生成形象一致的同一人物,可以采用以下几种方法

1.使用ControlNet的Reference功能:

ControlNet的Reference功能可以帮助固定角色,生成统一风格的角色图片。首先,使用Stable Diffusion生成一个角色形象,然后将这个角色的图片作为参考图输入给ControlNet。在生成新图片时,仅输入一些场景词,Stable Diffusion便会在基本保持原图角色统一的情况下,变换场景

2.使用Seed值(种子值):

通过使用相同的Seed值,可以在一定程度上控制生成同一人物的不同姿态和表情,但这种方法可能会限制生成的多样性

3.训练同一个人物的高质量Lora:

通过训练同一个人物的高质量Lora模型,可以更好地控制生成人物的一致性,但这种方法较为耗时且需要一定的训练素材

4.使用名人混合技术:

通过混合不同名人的面部特征来实现面部的一致性。例如,可以使用描述 [Name1 : Name2 : percentage],其中 Name1 和 Name2 是不同的人名,percentage 是第一个人的权重。这种方法可以生成具有一致面部特征的角色,但需要注意不要混合不同性别的名人,以保持一致性

5.使用特定的模型和参数:

选择特定的模型和参数设置也可以帮助生成一致性较高的角色形象。例如,使用ProtoVision XL-High Fidelity-No Refiner模型,版本v6.6.0,可以帮助从不同视角创造一致的人物角色

通过上述方法,可以在Stable Diffusion中生成形象一致的同一人物,无论是在不同场景下保持相同动作或姿势,还是在不同场景下保持不同的动作或姿势。这些技术可以帮助艺术家和设计师在绘本创作、小说配图等需要人物形象一致性的场景中,更高效地工作。


要使用Stable Diffusion生成多个场景中的同一人物,同时保持人物的一致性,可以采用以下几种方法:

1.使用LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术:

为特定人物训练一个LoRA模型

在生成时使用这个LoRA模型,同时描述不同的场景、姿势和服装


2.利用Textual Inversion:

为目标人物创建一个文本嵌入

在提示词中使用这个嵌入,搭配不同的场景描述


3.DreamBooth 微调:

使用目标人物的多张照片对模型进行微调

用微调后的模型生成不同场景中的人物


4.图像到图像(img2img)技术:

先生成一张理想的人物图像

使用这张图像作为基础,通过img2img生成不同场景中的变体


5.使用Inpainting:

生成一张基础人物图像

使用inpainting技术来改变背景、服装等,同时保持面部特征不变


6.提示词工程:

在提示词中详细描述人物的独特特征

在不同场景的提示词中保持这些特征描述的一致性


7.后期处理:

生成多张图像后,使用AI或手动方式进行后期调整,确保人物特征的一致性

这些方法可以单独使用,也可以组合使用以获得最佳效果。选择哪种方法取决于你的具体需求、可用资源和技术熟练程度



要在Stable Diffusion中生成同一场景中的多个一致人物,可以尝试以下方法

1.使用全局种子(Global Seed):

设置一个固定的全局种子值

这有助于保持整体图像的一致性,包括多个人物


2.精确的提示词工程:

在提示词中详细描述每个人物的特征

使用数字或字母来区分不同的人物,如"person1", "person2"等


3.使用负面提示:

添加负面提示来避免人物特征混淆,如"no merging of characters"


4.分步生成:

先生成背景场景

然后使用inpainting或img2img技术逐个添加人物


5.使用ControlNet:

利用ControlNet来精确控制人物的位置和姿势

这可以帮助在场景中准确放置多个人物


6.后期编辑:

生成单个人物图像

使用图像编辑软件将它们组合到同一场景中


7.微调模型:

使用包含多人场景的数据集对模型进行微调

这可以提高模型生成多人场景的能力


8.使用Composable Diffusion:

这是一种允许更精确控制图像不同部分的技术

可以用于在同一提示中分别描述和生成多个人物


9.迭代生成:

先生成一个包含多人的场景

然后使用img2img反复调整,直到达到所需的一致性

这些方法可能需要一些实验和调整才能达到最佳效果。生成多个一致的人物仍然是一个挑战,可能需要结合多种技术来实现理想的结果



Stable Diffusion,精确的提示词工程,在提示词中详细描述每个人物的特征,使用数字或字母来区分不同的人物,如"person1", "person2"等

1.海滩场景:

"A sunny beach scene with two people. Person1: tall man with short black hair, wearing red swim trunks and sunglasses. Person2: blonde woman in a blue bikini, holding a beach ball. Both are smiling and standing near the ocean."


2.办公室场景:

"A modern office setting with three people. Person1: middle-aged woman with curly brown hair, wearing a gray suit, sitting at a desk. Person2: young man with glasses and a blue shirt, standing by a whiteboard. Person3: older man with gray hair and a beard, in a brown sweater, looking at a computer screen."


3.公园野餐场景:

"A green park with people having a picnic. Person1: redhead woman in a floral dress, sitting on a blanket. Person2: man with short brown hair, wearing jeans and a white t-shirt, pouring drinks. Person3: child with blonde pigtails, in a yellow sundress, chasing a butterfly."


4.音乐会场景:

"A crowded indoor concert venue. Person1: lead singer with long black hair, wearing leather pants and a ripped t-shirt, holding a microphone. Person2: guitarist with spiky blue hair, playing an electric guitar. Person3: drummer with a bandana, sitting behind a drum kit. Person4: fan in the front row, with a mohawk, wearing a band t-shirt, hands raised."


5.健身房场景:

"A busy gym interior. Person1: muscular man with a shaved head, in a tank top, lifting weights. Person2: woman with a ponytail, in yoga pants and a sports bra, on a treadmill. Person3: elderly man in tracksuit, doing stretches. Person4: personal trainer in a polo shirt, instructing Person1."

这些例子展示了如何在提示词中详细描述多个人物及其所处的场景。您可以根据需要调整细节,增加或减少人物数量,以及更改场景描述。记住,提供清晰、具体的细节有助于Stable Diffusion生成更准确的图像。







只用一张照片就可以生成同一个人的不同表情和动作



如何用Stable Diffusion生成相同人物相同街景不同角度的图片



reference only实现人物形象统一/控制你的脸 



Stable Diffusion多角度人物脸部特写生成




让人物照片站不同的街景照里面 stable diffusion进阶教程



细说stable diffusion图生图全功能,局部重绘+模特换装



表情控制 | 脸部控制 | ControlNet 1.1 | openpose_face



Ai绘图一键生成3d泡泡玛特风格头像定制教程



1分钟学会_stable_diffusion一键生成本人各种照片



stable diffusion教程|换一切实例详解|换衣|换模特|换指定动作|换背景|换装|脱Y|手把手教学



拿AI当模特,真的成功卖出衣服了



Stable Diffusion Webui 用頭像做出身体下半身



Stable diffusion簡易圖片擴展教學


AI繪圖(Stable Diffusion),分享一个可以直接生成Q版人物的模型AgainMixChibi v1



Stable Diffusion Webui 用頭像做出身体下半身加上ControlNet



AI繪畫Stable Diffusion,做3種不同風格的Q版人物



2分钟Ai换脸教程,名人合照,光影文字+换脸,一张自拍照



用AI製作迪士尼皮克斯動畫片|精確控制人物表情+保持100%人物一致



這個新的AI軟體可以做到人物角色一致性和連續性



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技巧

添加角色名称

IIlustration of Ariel, a curious girl,perched atop a sunlit hill, lost in a book under the shade of a towering oak tree


添加角色外貌和个性的详细描述,在所有的场景中重复描述

Illustration of Emma, a curious 8-year-old girl with chestnut short bobbed hair dressed in a simple blue dress , brown shoes, and a red backpack,


改场景

Illustration of Emma, a curious 8-year-old girl with chestnut short bobbed hair dressed in a simple blue dress , brown shoes, and a red backpack

gazing up with wide-eyed curiosity as talking animals and chirping birds  welcome her to the magical Whimsy Wood

一個好奇的女孩的插畫有著栗色的短髪,穿著一件簡軍的藍色遭衣裙,棕色鞋子和一個紅色背包

她大眼好奇地凝視著曾的勒物和的鳥兒,迎接她進人神奇的幻想森林


再换场景

Illustration of Emma, a curious 8-year-old girl with chestnut short bobbed hair dressed in a simple blue dress , brown shoes, and a red backpack,grazing  up with wide-eyed curiosity as talking animals and animals and chirping birds welcome her to the magical Whimsy Wood


利用种子功能

保持种子的一致


turnaround poses或角色设计表,这种方式,可以画出不同的姿态

IIIustration of Ethan, a confident 16-year-old boy with tousled brown hair, wearing a brown varsity jacket. blue jeans and white sneakers,charactor design sheet, turnaround pose,white background,lIIustration style studio Ghibli,by Miyazaki






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