网易设计团队教你用Stable Diffusion做出高级感的运营设计海报!

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如今,人工智能(AI)的应用已经渗透到各行各业,并且其应用方式也变得越来越多样化。越来越多的人开始尝试将AI引入到自己的工作流程中。

然而,在使用AI之前,我们需要评估项目是否适合使用AI辅助。毕竟,AI的功能并非万能,它也存在一些暂时的限制和不足之处。

以下以活动运营海报需求为例,介绍如何使用AI工具Stable Diffusion进行辅助设计。
(本篇案例使用的是秋叶版本 Stable Diffusion

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一、制作前期构思与参考

这次需求是制作一张活动推送图,推送给玩家增加活动热度以及获取更多流量。

需求方希望画面中主要体现 IP、信件相关的元素,能给人一种在书写信件的画面感。按照需求方所给到的信息,我们找了批参考图供给需求方确认画面大致感觉。

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通过参考图与需求方的沟通后,我们大致确认画面是一张信纸在桌面上,信纸上写着本次活动的相关内容。

二、确定风格&AI 运用

视觉风格上,通过讨论以及参考图的视觉效果,最终还是决定倾向于三维质感,不过这次我们打算尝试运用 AI 辅助制作整体的画面基调。

因为之前做过一版类似的推送图,所以本次就相当于做一次画面迭代,而用 AI 来进行画面的迭代也正好是非常合适的。

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话不多说,我们先进入到 Stable Diffusion。首先,我们进入到图生图界面,将垫图素材拖入图生图的图片区域。输入好关键词并调节好参数开始炼图。

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关键词如下:

The center of the image is a piece of paper on the table, The image is a close-up shot, showing the details of the paper, The image is taken from a bird’s-eye view angle, Close-up view, indoors, the scene is bright, The overall picture is bright, The picture is a 3D modeling, C4D, Octane renderer, masterpiece, best quality, highres, original, reflection, unreal engine rendered, body shadow, extremely detailed CG unity 8k wallpaper, minimalist

(在这里我们使用了 toon2 和 COOLKIDS 这两个 lora 模型。模型不唯一,可根据自己需求在C站上自行选择下载。)

反向关键词:

(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((greyscale))

反向关键词就使用一些通用的即可。

参数内容如下:

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其中要注意下,在一开始炼图时,重绘幅度需要大概控制在 0.5-0.7 范围内,避免变化过大破坏构图,也要避免变化过小达不到画面迭代的效果。

接着就可以开始炼图了,这个环节对比 Midjourney 来说,可以避免花费过多时间炼图,Stable Diffusion 的可控制参数比较多,也因此可以更快的炼出接近自己想要的图片。

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以上是筛选出的几张图,接着再选出一张图作为本次需求的底图,并开始进行下一环节的操作。

三、SD 放大&重绘功能的使用

我们选择用第二张图作为底图,但是放大后不难发现,它的分辨率低,不清晰。有很多细节也存在缺失的问题。这个时候我们可以对他进行 SD 放大操作。

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1. SD Upscale 介绍

SD Upscale 也被叫为 SD 放大,简单理解可以把它看作是图生图中的高清修复。它的工作原理是将要放大的图片均匀的分成多块,分别进行重新绘制,并最终拼回一张图,以此来进行高清放大的效果,于此同时还能为画面添加不少细节。

我们可以在图生图界面中滑至最下方,点击脚本这一栏展开,里面有一个使用 SD 放大(SD Upscale),点击选择即可开启。(注意,只有图生图才能使用该脚本)

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2. SD Upscale 的使用

首先,我们将底图拖入图生图的图片区域,然后打开 SD 放大,其中放大倍数以及图块重叠像素可以不做变化,放大算法可以选择 R-ESRGAN 4X+ 或者 R-ESRGAN 4x+ Anime6B(这个偏向二次元一些)。其它也可以尝试,这两个放大算法是我们比较常用的。

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接着我们在画面尺寸这里,宽度高度分别在原来的基础上加上图块重叠的像素数值,也就是分别加 64。对应着现在的宽度为 902,高度为 512,加上 64 后宽度就变为 966,高度变为 576。

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也许很多人疑惑为什么要加上这 64 像素呢,这里简单解释下。因为 SD 放大的原理是将一张图分成均匀的多块重新渲染,然后再重新将这几块图片拼回一张图。而为了使拼接部分不会出现断层,割裂等不和谐的感觉,在这四块图片的贴合处增加了一部分区域,算法会利用这部分区域去处理拼接处,使得拼接位置过度的更加自然,整体。

回到正题,设置好后,将重绘幅度调低至 0.3-0.35(因为只是用于高清修复,并不想画面内容发生变化,所以此时要保持低重绘幅度),设置好后就可以开始生成图片了。

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以上是高清修复后的图,可看到画面的清晰度肉眼可见地提高了,画面的细节也丰富了不少。但是也存在着一个问题,画面有许多奇怪的物体,以及一些 bug 存在,这时候就可以开始用到 Stable Diffusion 的重绘功能了。

3. 重绘功能的使用

首先,我们想去掉纸上的内容,并且把桌子上一些杂乱的东西都去掉,我们可以选择把图片导入 ps 里进行简单的 p 图处理,然后再导回 Stable Diffusion 中的图生图,将重绘幅度调低再生成一次即可。(一般重新用图生图输出的图片分辨率都会变低,需要重新用 Stable Diffusion 放大高清修复一下,然后再在此基础上进行重绘)

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紧接着我们开始对画面个别元素进行调整。首先,我们想把右上角的黄色卡纸换成信封,这时候我们就可以运用涂鸦重绘功能。点击涂鸦重绘,进入涂鸦重绘版面。

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因为我们想把卡纸换成黄色的信封,点击右上角的色盘 icon,选择黄色,调整画笔大小,在卡纸的位置涂上一层,示意这里要换成一封信(注意涂鸦的造型尽量和想生成的物体的造型接近,这样有利于算法识别)。然后在关键词后加上一个黄色的信封,并给上一些权重。(a yellow envelope:1.3)

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点击生成后,多生成几次图,挑选较为满意的一张后,先不着急细化修改,继续把画面其它想要替换的物品调整好。替换的方式也可以像信封一样,使用涂鸦重绘即可。

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不过像重叠的书本,或者玩具这类,造型轮廓不规则的,AI 在计算过程可能不能很好地识别。这个时候我们也可以直接使用局部重绘功能,在要重新绘制的区域涂上一层蒙版,然后在关键词后补充上想要替换的内容。例如一叠书本,就在关键词后补充上(A stack of books:1.4),记得加一点权重。

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通过这种方式,我们可以把画面里想要替换的元素都替换掉,并且风格也能保持一致,实现“指哪打哪”。(当然,这也避免不了需要多次炼图,尽管 Stable Diffusion 可控性好,但 AI 始终是 AI,想要直接渲出自己想要的图片还是很难的。)

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到最后,我想在桌面上加一支笔和一个闹钟,但是在涂鸦重绘过程中,始终渲不出我想要的效果。这个时候我们可以找一个笔和闹钟的 png 素材在 ps 里简单处理下放在画面中,然后再把它放回到 Stable Diffusion 的图生图中,调整好低重绘幅度然后重新生成,最后筛选出较为满意的进行后期细化即可。

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到了最后阶段,我们就可以回到 ps 里去增加一些画面的细节和内容了。

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最后的最后,给画面加一些后期氛围处理后得到最终版本。

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总结

不管是 Midjourney、Stable Diffusion 还是一些其他 AI 工具,随着他们版本的不断更新,它们的功能也越来越丰富。这也导致很多设计师越发焦虑,觉得自己这个功能还没学会怎么就出了另外一个功能了。

其实我们没必要焦虑,学习工具的主要目的就是为了把自己想做的东西实现出来,能够在工作中使项目落地。

在这个案例中我们也没有使用较为新颖的功能,主要就是 Stable Diffusion 放大和重绘功能,这两功能在 Stable Diffusion 也算是比较基础的。学习新的技能固然重要,但去探索如何运用这些技能去实现项目落地的方法思路更为关键。

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