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使用人物Lora生成的图片中有多个人物时,怎么让人物的形象各不相同?

Answer

在 Stable Diffusion 中,若使用人物 Lora 生成的图片中有多个人物并想让人物形象各不相同,可参考以下方法:

  1. 在提示词中输入数量词(如 2girls 或 3boys 等),再加上各自的描述提示词。若刷图成功率不高,可配合 openpose 控制,做一个多人骨架,以生成多人物构图。
  2. 需使用不同的 Lora 来区分人物,但单纯靠提示词可能行不通。
  3. 分区控制思路:
    • Multidiffusion 的做法:启用 Tiled Diifusion,打开分区提示词控制,创建文生图画布。启用不同区域,分别填写背景、不同人物的描述词和 Lora。增加 controlnet 的 openpose 控制来稳定人物,但可能存在分区生成的人物连续性低、lora 控制不强等问题。
    • Latent Couple 的做法(文中未提及,需进一步探索)。

此外,关于 Lora 模型:

  1. Lora 可以固定照片的特征,如人物特征、动作特征和照片风格。
  2. 点击“生成”下面的第三个按钮,找到 Lora 选项,可添加下载保存到电脑的 Lora 模型,Lora 可叠加使用,但新手不建议使用太多,且 Lora 之间用英文逗号隔开,每个 Lora 后面的数字用于调整权重,一般只会降低权重。选择 Lora 应根据最初想要生成的照片类型决定。
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References

【SD】多角色Lora同时出现的方法,想磕的CP随便磕

在Stable Diffusion中,想要实现画面出现多人物是不难的,你只需要在提示词中输入2girls,或者3boys等数量词,再加上一些各自的描述提示词就可以了。如果嫌刷图成功率不高,还可以配合openpose控制,做一个多人骨架,就可以生成一个多人物构图了。但是呢,同一个模型出来的人物,脸部还是太雷同了,想要区分人物还得使用不同的Lora。接下来,我使用的两个lora,分别来自最终幻想7中的人气角色——蒂法和爱丽丝。我们输入一段提示词:(2girl:1.2),absurdres,8k uhd,1girl,cute,red shoes,taut shirt,black skirt,<lora:tifav2:1>,1girl,cropped jacket,hair bow,bracelet,pink dress,<lora:aerith-nvwls-v1-final:1>,garden background,flowers,magnolias,apple tree,close up portrait。分别描述这两个lora所对应的形象,但是结果却发现人物的特征全部混合在了一起,说明单纯靠提示词这样是行不通的。这里我们需要用到一个分区控制的思路,我总共写过两篇可以用来分区绘图的文章,分别是Multidiffusion和Latent Couple:

【SD】多角色Lora同时出现的方法,想磕的CP随便磕

我们先来看看Multidiffusion的做法。首先,启用Tiled Diifusion,打开分区提示词控制,创建一个文生图画布。启用区域1,作为背景,填写关键词:花园背景,鲜花,木兰,苹果树启用区域2,作为前景,填写关于蒂法的描述词和lora。启用区域3,作为前景,填写关于爱丽丝的描述词和lora。通过刷图,我发现这样几乎很难生成两个刚好在一起的人物。因为multidiffusion的分区原理是分图层绘画,然后通过边缘羽化将图层融合在一起,但是这样的操作会导致画面的连续性很低,两个人物变得毫无关联。我们增加一个controlnet的openpose控制,来稳定住两个人物。生成好了,我们来看一下。人物确实是分开了,但是lora的控制不是很强,特别是右边的爱丽丝看起来不太像。不如刚才没加controlnet之前爱丽丝的效果好,说明同时生成两个lora人物对于Multidiffusion来说还是有难度的。

教程:超详细的Stable Diffusion教程

通过输入关键词,我们已经能够生成一张稍微好看一点的小姐姐的照片了,但是现在我想要生成5678张照片,而且我要出来的照片都是同一张脸,这怎么办呢?这时候我们就要用到Lora模型简单来说,Lora可以固定我们照片的特征:人物特征、动作特征、还有照片风格点击“生成”下面的的第三个按钮,就会弹出新的选项框找到Lora,就会出现我们下载保存到电脑的Lora模型点击我们要用的Lora,就会自动添加到关键词的文本框里面前面那四张照片用到的就是这三个Lora,由此可见,我们的Lora是可以叠加使用的但是建议新手不要使用太多lora,因为这样照片出问题了,你也不知道是哪个Lora有问题另外,Lora之间一样用英文逗号隔开每个Lora后面都有数字,这是用来调整这个Lora的权重的,正常情况下是1,我们一般只会去降低权重,因为增加权重照片可能就会变得奇奇怪怪每个Lora设置的权重不一样,出来的照片就会不一样想要生成一个好看的小姐姐,就要多去尝试不同的权重组合现在问题又来了,我们怎么选择Lora呢?这个问题就要回归到你最开始想要生成什么样的照片

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如果改变照片中人物的表情
要改变照片中人物的表情,可以通过以下几种方式: 1. 在使用 SD 脸部修复插件 After Detailer 时,输入如“伤心、流泪”这样针对表情的正负提示词,人物的表情会进行相应改变。但输入“带着墨镜”可能没有效果。 2. 使用 Magic Brush 工具,选中人物的眉毛、眼睛、嘴唇等部位,通过调节轨迹的方向来实现合理的表情变化。 3. 在 Midjourney V6 中,若遇到无法改变角色脸部等问题,可按照以下步骤排除故障:首先确保写了强有力的提示以建议新的姿势、风格或细节;若角色抗拒被操纵,可能是 cref 图像支配了提示,可通过使用 cw进行处理,尝试将提示与较低的 cref 权重一起使用,如 cw 60,按照特定步骤操作,还可考虑使用 来恢复面部区域。
2025-04-14
我想做视频二创,比如把视频背景换掉,人物上的衣服换掉,请给我推荐一下相关AI工具
以下是为您推荐的一些用于视频二创,如更换视频背景、人物衣服的相关 AI 工具: 1. 山寨版阿里 Animate Anyone 开源:利用图像和视频中的人物姿势来合成动画。Novita AI 开源并提供 API 支持,提供照片和视频即可自动生成动画。 GitHub:https://github.com/novitalabs/AnimateAnyone API:https://novita.ai/playgroundanimateanyone https://x.com/imxiaohu/status/1796191458052944072 2. ViViD 视频虚拟试穿技术:由阿里巴巴开发,可以替换视频中人物的衣服,生成真实自然的视频,支持多种服装类型,在视觉质量、时间一致性和细节保留方面表现优异。 https://x.com/imxiaohu/status/1796019244678906340 3. 在进行视频二创时,若需要更精确的蒙版,比如人物的眼睛或身上的配饰等,可以使用 segment anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后,AI 会自动下载模型,也可在没有魔法的情况下到云盘直接下载,放到指定文件目录下“……sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuisegmentanything\\models\\groundingdino”。在检测提示词中输入相关内容,AI 可根据语义分割自动检测并设置好蒙版。还能通过预览箱体得到部分编号进行单一调整。比如给人物换背景时,加载生成的背景蒙版,选择合适的大模型和正向提示词,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”,若有需要还可进行后续细化和 PS 修复。
2025-04-01
如何让一张卡通人物动起来
要让一张卡通人物动起来,可以参考以下几种方法: 1. 使用 AnimateX :类似 Animate Anyone,输入角色图片和参考动作序列,即可实现角色动画,尤其适配拟人化的角色。 2. 借助 Pika : 账号注册:访问完成免费注册。 素材整理: 视频:准备一段视频,可手机实拍,≥5 秒,生成时会自动截取前 5 秒,横屏/竖屏均可(建议 1080p 以上)。 图片:准备一张主体清晰无遮挡的角色图片,生成的视频中将参考此图片的角色并融入视频。 文案思路:提前构思角色动态关键词(如“奔跑/挥手/发光”),也可让模型自由发挥。 3. 运用即梦进行图生视频:只需上传图片至视频生成模块,用简单提示词描绘画面中的动态内容,能生成时长为 3 秒钟的画面,运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置,以随机运镜为主,生成速度可选择慢速。 此外,在制作过程中,还可以像桂大羊的教程那样,通过描绘人物的提示词、上传角色参考图、扣除角色背景以便于进行角色加背景的融合生成时进行垫图操作等方式,提高人物和场景的融合度。
2025-03-30
人物一致性
Midjourney 的角色一致性功能: 功能介绍:类似于“风格参考”功能,尝试使人物与“人物参考”图像相匹配。 使用方法:在提示词后输入`cref URL`并附上一个人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面,否则会报错。可以使用`cw`来修改参考“强度”,从 100 到 0。强度 100(`cw 100`)是默认值,会使用面部、头发和衣服;强度 0(`cw 0`)时,只会关注面部(适合改变服装/发型等)。 实际效果:例如以甜茶或小公主的图片为案例,不同的强度参数下,发型、衣服等会有相应变化。 相关优势:能节省工期,提升生产管线的可控性。 其他应用:利用 MJ 重绘功能,在重绘提示词里输入`cref cw`保证角色一致性。对于生成图中的黑边,可框住黑边部分重绘输入关键词“background”去除,保证背景一致。 体验网址:MJ 的网页版体验较好,网址为 https://alpha.midjourney.com/
2025-03-29
关于图片生成人物衣服的提示词
以下是关于图片生成人物衣服的一些提示词相关内容: 在使用 Segment Anything 时,启用 GroundingDINO 可自动下载模型,将其放到特定文件目录下,在检测提示词中输入相关内容,如“eye”,可自动检测并设置蒙版。通过预览箱体获取编号,可选择调整单一部分。例如,只想调整左边眼睛,勾选 1 即可。还可给人物换背景,如大模型选择 revAnimated_v122,正向提示词为简单背景、花、国画、工笔,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。将生成的图片放入图生图中,使用 tile 模型能给人物衣服添加国风元素。 设置模型和提示词时,例如大模型为 ghostmix_v20Bakedvae,正向提示词包含人物特征、服饰等描述,负向提示词包含 EasyNegative、badhandsv5neg 等。生成图片后可进行细节微调。 使用 cutoff 插件时,点击启用后按提示词顺序依次填入颜色提示词,中间用逗号分开,能准确显示颜色。如创建双人物构图,设置好人物形象和提示词,先在不开启插件时生成图片可能有颜色污染,开启插件并输入颜色信息后能保证颜色与提示词的关联性。
2025-03-28
我上传一个ai人物形象,有什么AI能驱动他当做数字人来口播,免费的那种
以下为您介绍一些可以免费驱动 AI 人物形象当做数字人进行口播的工具及使用方法: 1. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 使用方法: 点击网址注册后,进入数字人制作,选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示,My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后,点击 Create with AI Studio,进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 最后点击 Submit,就可以得到一段数字人视频。 2. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 使用方法: 点击网址,点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象,可以点击 ADD 添加您的照片,或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 最后,点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很 AI。 使用方法: 点击网址,注册后获得 120 免费 k 币,这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作,选择自定义照片。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 最后,点击生成视频。 4. 剪映: 优势:作为字节跳动旗下的产品,在抖音平台上被广泛应用,海外版 CapCut 也有出色表现。其拥有六大 AI 功能,能在编辑器里完成脚本生成、语音克隆、数字人口播等环节。 下载地址:剪映 制作流程: 打开剪映,添加一个文本到文字轨道,并修改好需要朗读的文字。 点击朗读,并进行声音克隆,剪映的声音克隆现在只用念一句话就可以完成克隆。 克隆完成后,选择喜欢的数字人形象,并把自己的克隆音色换上去。 一键智能生成字幕,再自行调整文字样式并校准。 生成数字人: 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费的、适合的数字人形象。 当选择一个数字人形象时,软件会马上播放出该数字人的声音。点击右下角的“添加数字人”,就会将选择的数字人添加到当前视频中。 左下角会提示渲染何时完成。然后可以点击预览按钮,查看生成的数字人效果。 增加背景图片: 可以直接删除先前导入的文本内容。 为视频增加背景图片,点击左上角的“媒体”菜单,并点击“导入”按钮,来选择本地的一张图片上传。 点击图片右下角的加号,将图片添加到视频的轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线,向右拖拽,直到视频的最后,也就是和视频对齐。
2025-03-27
Lora训练
以下是关于 Lora 训练的详细步骤: 创建数据集: 1. 进入厚德云模型训练数据集(https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset)。 2. 在数据集一栏中,点击右上角创建数据集。 3. 输入数据集名称。 4. 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件,也可以只有图片没有打标文件(之后可在 C 站使用自动打标功能),或者一张一张单独上传照片,但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 5. Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 6. 上传 zip 以后等待一段时间。 7. 确认创建数据集。 8. 返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可以点击详情检查,预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练: 1. 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集,点击右侧箭头,会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 4. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置,可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 5. 可以按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。 6. 然后等待训练,会显示预览时间和进度条。 7. 训练完成的会显示出每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 此外,还有一些相关的补充内容: Flux 的 Lora 训练准备: 需要下载几个模型:t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意: 1. 不使用的话它们放到哪里都可以,甚至放一起一个文件夹,只要知道“路径”,后面要引用到“路径”。 2. 因为是训练,不是跑图,训练的话,模型就用 flux1dev.safetensors 这个版本,编码器也用 t5xxl_fp16.safetensors 这个版本最好。 下载脚本和安装虚拟环境: 1. 下载脚本: 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码:pfsq 2. 下载完解压,在文件中找到 installcnqinglong.ps1 这个文件,右键选择“使用 PowerShell 运行”,新手的话这里就点击“Y”,然后等待 1 2 小时的漫长下载过程,下好了之后最后会提示是否下载 hunyuan 模型,选择 n 不用下载。 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型: 1. 在 lora 训练器的根目录下,点击【A 强制更新国内加速】,跑完即可关闭窗口。 2. 双击【A 启动脚本】,请保持终端一直运行,不要关闭。出现下列代码即为启动成功。 3. 滚动至最下点击【LoRA 训练】或者直接点击左侧菜单【LoRA 训练】。
2025-03-30
lora微调
LoRA 微调相关内容如下: 微调脚本: LoRA 微调脚本见:,单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调脚本见:。 加载微调模型: 基于 LoRA 微调的模型参数见:基于 Llama2 的中文微调模型,LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数,示例代码中,base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径,finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 对于全量参数微调的模型,调用方式同模型调用代码示例,只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外,在 Comfyui AnimateDiff 项目中,有一个关键的 lora 对图像模型进行了微调,lora 地址为 https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt,lora 的强度越高,画面越稳定,但需在合理范围。 在 100 基础训练大模型的 Lora 生图中,模型上的数字代表模型强度,可在 0.61.0 之间调节,默认为 0.8。您也可以自己添加 lora 文件。正向提示词输入您写的提示词,可选择基于提示词一次性生成几张图,选择生成图片的尺寸(横板、竖版、正方形)。采样器和调度器新手小白可默认,迭代步数可在 2030 之间调整,CFG 可在 3.57.5 之间调整,随机种子1 代表随机生成图。所有设置完成后,点击开始生成,生成的图会显示在右侧。若某次生成结果不错,想要微调或高分辨率修复,可点开图,下滑复制随机种子,粘贴到随机种子处,下次生成的图会与此次结果近似。若确认合适的种子和参数,想要高清放大,点开高清修复,选择放大倍数,新手小白可默认算法,迭代步数建议在 2030 之间,重回幅度在 0.30.7 之间调整。
2025-03-22
lora微调
LoRA 微调相关内容如下: 微调脚本: LoRA 微调脚本见:,单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调脚本见:。 加载微调模型: 基于 LoRA 微调的模型参数见:基于 Llama2 的中文微调模型,LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数,示例代码中,base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径,finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 对于全量参数微调的模型,调用方式同模型调用代码示例,只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外,在 Comfyui AnimateDiff 项目中,有一个关键的 lora 对图像模型进行了微调,lora 地址为 https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt,lora 的强度越高,画面越稳定,但需在合理范围。 在 100 基础训练大模型的 Lora 生图中,模型上的数字代表模型强度,可在 0.61.0 之间调节,默认为 0.8。您也可以自己添加 lora 文件。正向提示词输入您写的提示词,可选择基于提示词一次性生成几张图,选择生成图片的尺寸(横板、竖版、正方形)。采样器和调度器新手小白可默认,迭代步数可在 2030 之间调整,CFG 可在 3.57.5 之间调整,随机种子1 代表随机生成图。所有设置完成后,点击开始生成,生成的图会显示在右侧。若某次生成结果不错,想要微调或高分辨率修复,可点开图,下滑复制随机种子,粘贴到随机种子处,下次生成的图会与此次结果近似。若确认合适的种子和参数,想要高清放大,点开高清修复,选择放大倍数,新手小白可默认算法,迭代步数建议在 2030 之间,重回幅度在 0.30.7 之间调整。
2025-03-22
lora微调
LoRA 微调相关内容如下: 微调脚本: LoRA 微调脚本见:,单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调脚本见:。 加载微调模型: 基于 LoRA 微调的模型参数见:基于 Llama2 的中文微调模型,LoRA 参数需要和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数,示例代码中,base_model_name_or_path 为预训练模型参数保存路径,finetune_model_path 为微调模型参数保存路径。 对于全量参数微调的模型,调用方式同模型调用代码示例,只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。 此外,在 Comfyui AnimateDiff 项目中,有一个关键的 lora 对图像模型进行了微调,lora 地址为 https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt,lora 的强度越高,画面越稳定,但需在合理范围。 在 100 基础训练大模型的 Lora 生图中,模型上的数字代表模型强度,可在 0.61.0 之间调节,默认为 0.8。您也可以自己添加 lora 文件。正向提示词输入您写的提示词,可选择基于提示词一次性生成几张图,选择生成图片的尺寸(横板、竖版、正方形)。采样器和调度器新手小白可默认,迭代步数可在 2030 之间调整,CFG 可在 3.57.5 之间调整,随机种子1 代表随机生成图。所有设置完成后,点击开始生成,生成的图会显示在右侧。若某次生成结果不错,想要微调或高分辨率修复,可点开图,下滑复制随机种子,粘贴到随机种子处,下次生成的图会与此次结果近似。若确认合适的种子和参数,想要高清放大,点开高清修复,选择放大倍数,新手小白可默认算法,迭代步数建议在 2030 之间,重回幅度在 0.30.7 之间调整。
2025-03-22
flux lora训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤: 模型准备: 1. 下载所需模型,包括 t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意:不使用时存放位置随意,只要知晓路径即可。训练时建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本: 1. 网盘链接: 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码:pfsq 安装虚拟环境: 1. 下载完脚本并解压。 2. 在文件中找到 installcnqinglong.ps1 文件,右键选择“使用 PowerShell 运行”。 3. 新手在此点击“Y”,然后等待 1 2 小时的下载过程,完成后提示是否下载 hunyuan 模型,选择 n 不用下载。 数据集准备: 1. 进入厚德云 模型训练 数据集:https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集: 在数据集一栏中,点击右上角创建数据集。 输入数据集名称。 可以上传包含图片 + 标签 txt 的 zip 文件,也可以上传只有图片的文件(之后可在 c 站使用自动打标功能),或者一张一张单独上传照片。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间,确认创建数据集,返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可点击详情检查,预览数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练: 1. 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集,点击右侧箭头,选择上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。 4. 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入。 5. 训练参数可调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。若不知如何设置,可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 6. 按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。 7. 等待训练,会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 数据集存放位置:.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练:约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图:有 ComfyUI 基础的话,直接在原版工作流的模型后面,多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以,自行选择 Lora 和调节参数。
2025-03-15
lora模型
LoRA 模型相关信息如下: Fooocus 程序默认用到了 3 个 SDXL 的模型,包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。LoRA 模型默认放在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras 。如果单独安装,需要下载三个模型: SDXL 基础模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包,也可共用模型(大模型和 LoRA),可在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 中修改路径为秋叶包模型对应的路径,配置好后点击 run.bat 文件启动。 Lora 全称 LowRank Adaptation Models,中文翻译为低阶自适应模型,作用在于影响和微调画面,通过它可以再现人物或物品的特征。大模型训练复杂且对电脑配置要求高,LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式,避免修改原有模型参数,训练轻量化,显存达到 6G 即可开启训练。 有利用新版 SDXL 生成的 lora 如针线娃娃,需要使用 SDXL1.0 的模型才可以运行,触发词是 BJ_Sewing_doll。想体验可添加公众号【白马与少年】,回复【SDXL】。
2025-03-09
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化: 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具:Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径:通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频;发布 coze 智能体到飞书多维表格;在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体;在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》: 实现原理: 先看工作流:包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个(可略过)、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流:包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案: 步骤:通过 ChatGPT 生成文案,将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内,从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频,系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化,实现视频全自动创建。 效果展示:可查看。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具:Coze平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径: 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格: 工作流调试完成后,加入到智能体中,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道,重点是飞书多维表格,填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用: 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置后使用字段捷径功能,使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享,实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送:点击多维表格右上角的“自动化”,创建所需的自动化流程。 另外,伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下: 第一步是内容获取,只需输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片,以 1ai.net 的资讯为例,添加图片链接提取节点,提取新闻主图,调整图片格式,利用链接读取节点提取文字内容,使用大模型节点重写新闻成为口播稿子,可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容,若想加上自己的特征,可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容: 流量密码!小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产,这是一个保姆级教程,小白都能看得懂。 原理分析: 决定搞之后,思考生成这种视频的底层逻辑,进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成,带文字图片由文字和图片生成,文字和图片都可由 AI 生成,音频由文字生成,文字来源于图片,也就是说,关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后,先找好看的模版,未找到好看的视频模版,最后看到一个卡片模版,先把图片搞出来,才有资格继续思考如何把图片变成视频,搞不出来的话,大不了不发视频,先发图片,反正图片在小红书也很火。 拆模版: 要抄这种图片,搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个,但扣子的画板节点很难用,Pass 掉。用 PS 不行,太死板不灵活,html 网页代码可以,非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle,用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写,直接抄就行。要抄,首先要学会拆,不管用什么方式批量生成这样的图片,都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数,也就是【变量】,如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法: 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数,图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞,这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成,比如读到哪句,哪句就高亮起来,图片也可以随着读到的句子变更。最后,视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14