前有老爸把兒子涂鴉做成三維，喏，像這樣：

現(xiàn)有老爸把女兒畫作變成現(xiàn)實(shí)！有了人工智能的加持，一切都變得可能！

言歸正傳，首先我們先本地部署好Stable Diffusion（如何部署？看這里：喂飯級(jí)stable diffusion本地部署教程），然后學(xué)習(xí)Stable diffusion AI繪圖實(shí)戰(zhàn)演示教程、Stable Diffusion中Controlnet插件的使用教程，這時(shí)候你應(yīng)該對(duì)Stable diffusion （下面簡稱SD）和Controlnet（下面簡稱CN）有了一定的了解，這里就不贅述了。

直接通過圖生圖，結(jié)合ControlNet的canny邊緣檢測功能檢測出邊緣線條，再匹配上合適的checkpoint模型即可出圖了，最終測試發(fā)現(xiàn)revAnimated大模型出圖效果比較好。

下面直接來欣賞我女兒畫作的人工智能重制寫實(shí)版！

接著我們使用ControlNet插件的“HED邊緣檢測”功能來生成畫作的寫實(shí)風(fēng)格圖。

“HED邊緣檢測”與上面的“Canny邊緣檢測”的區(qū)別是什么呢？看圖片對(duì)比我們就能發(fā)現(xiàn)，“HED邊緣檢測”處理出來的線條比較柔和，主體線條比較突出，細(xì)節(jié)保留的會(huì)更多些。而“Canny邊緣檢測”的線條則偏硬，線條沒有側(cè)重點(diǎn)，而且比較凌亂。

另外還有一些參數(shù)設(shè)置需要注意的，比如可以通過圖生圖中的DeepBooru反推出提示詞，對(duì)于生成效果比較好。然后（以下圖為例）自己再加入一些提示詞，比如王子prince、城堡castle等，分辨率一定要設(shè)置和原圖保持一致?。。》駝t會(huì)影響生成結(jié)果！重繪幅度不宜開的過高，否則容易天馬行空，畢竟我們的目的就是為了在保持原來手繪圖的形狀的基礎(chǔ)上再進(jìn)行Ai繪制。

好了，話不多說，下面就來繼續(xù)欣賞我女兒畫作的人工智能重制寫實(shí)版！

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