AI绘画Stable Diffusion 漫画人物改真人，图生图实现教程！
AI绘画Stable Diffusion 漫画人物改真人，图生图实现教程！
本文将详细介绍如何使用Stable Diffusion进行漫画人物改真人图像的教程。通过图生图功能，你可以将一张二次元图片生成一张新的真人图片，整个过程大约需要1-3分钟。文章将从图片上传、参数设置、提示词编写以及大模型选择等多个维度进行详细讲解，并提供具体的参数建议和效果对比。
图生图实现漫改真人的具体实现方式
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，选择【图生图】并上传一张你需要漫改的二次元照片。
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。
第二步：提示词的编写
如果你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。如果你不知道上传图片的提示词，这里推荐使用Tagger插件的方式提取图片的提示词，因为生成提示词效果较好。（模型插件下载请看文末扫描获取）
正向提示词：
1 super beautiful girl,detached sleeves, bare shoulders, pink hair,long hair,standing in the street（1个超级漂亮的女孩，脱袖，露肩，粉色的头发，长发，站在街上）。
反向提示词：
ng_deepnegative_v1_75t, (badhandv4), (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, bad anatomy, bad hands, ((monochrome)), ((grayscale)) watermark, (moles:2) EasyNegative
第三步：大模型的选择以及图片的生成
漫改真人需要生成真人的图片，所以大模型需要选择真人大模型。这里我们选择不同的真人大模型来看一下效果。
原图
大模型：Chilloutmix-Ni-pruned-fp32-fix
大模型：majicMIX realistic
大模型：墨幽人造人
在本文中，最终生成的图片我都采用了后期处理（缩放比例为4，缩放算法选择：R-ESRGAN_4x）。
好了，今天的分享就到这里了，希望今天分享的内容对大家有所帮助。