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StableDiffusion:一致性出图

1. 介绍#

​ 在AIGC绘图中,一致性在生成图像过程中,保持特定元素(如人物、物品、风格等)在不同生成结果中的特征、外观或结构的一致性

​ 在一致性的作图要求下,主要关注人物、物品、风格、结构的一致:

  1. 人物一致性:确保同一角色在不同图像中的面部特征、服装、发型等保持一致。
  2. 物品一致性:如将特定物品(如花瓶、家具)在不同场景中保持一致的外观。
  3. 风格一致性:保持整体画风(如动漫、写实、油画)的统一性。
  4. 姿势/结构一致性:如保持人物的骨骼姿势或物体的空间布局不变。

2. 原理#

​ 经过实践尝试,发现在同一次生图中,将图像约束为多个画面,可以保证该次生成的图像内容,具有高度一致性

​ 可参考ali-vilab/In-Context-LoRA提供的生图方案。

3. 工作流#

工作流

4. 提示词#

Seamless image connection. 2x2 grid.
A young woman walks on the blue seaside, at the beach, several boats are on the sea.
[TOP-LEFT] She stood by the seaside, smiling and looking at the camera.
[TOP-RIRHT] She made a gesture of empathy and looked at the camera.
[B0TTOM-LEFT] She crossed her hands and looked at the camera.
[B0TTOM-RIGHT] She put glasses and stood sideways, looking at the camera.

5. 示例图#

第一次生图#

  • 尺寸:1536 x 1024
  • 生成图 一次生图

第二次生图:重采样#

  • 尺寸:3072 x 2048
  • 生成图 二次生图

图像裁剪#

  • 裁剪尺寸:1536 x 1024,4张
生成图生成图
生成图生成图
生成图生成图

6. 使用说明#

  • 第一次生图时,可能会出现不是四象限构图的情况,因此建议先禁用重采样放大的功能,待第一次生图满意后,再重采样放大。
  • 第一次生图时,可能会出现图像不是标准尺寸的情况,即四张图的宽度不完全一致,建议重新生成。
  • 放大方案不建议使用模型对图像进行放大的方案,会爆显存,推荐的方式是latent放大或者图像分块放大
  • 工作流可以改造为其他构图方式,以满足半身照全身照的需求,图像分割方式也要相应调整
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示例歌曲
示例艺术家
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