利用Stable Diffusion打造AI电商模特图：操作分享
TLDR本视频介绍了如何利用Stable Diffusion技术将服装照片穿到AI模特身上。整个过程分为五步：首先在Photoshop中调整图片大小并生成遮罩；接着使用controlnet控制模特姿势并生成模特图；然后通过inpainting技术进行细节调整；最后使用extra放大图片。视频详细展示了每一步的操作，包括如何使用Photoshop创建精确的遮罩，以及在Stable Diffusion中如何调整参数以生成高质量的模特图。此外，还提到了使用prompt来指导AI生成特定风格的图片。最终，通过挑选和调整生成的图片，可以得到满意的AI电商模特图。
Takeaways
- 🖼️ 使用Photoshop调整图片尺寸是制作AI电商模特图的第一步，以确保有足够的空间放置模特的脸和四肢。
- 🎭 第二步是利用Photoshop生成图片遮罩，以确保衣服的原图被100%保留。
- 🤳 第三步通过controlnet控制模特的姿势，使用stable diffusion生成模特图。
- 🖌️ 第四步使用inpainting技术进行细节调整，以修正模特的脸部和四肢等部位。
- 🔍 使用extra放大图片是最后一步，以提高图片的分辨率和清晰度。
- 📏 在Photoshop中调整图片大小时，需要调整画布的宽高，以留出足够的空间。
- 👚 利用智能套索工具选取衣服形状并创建遮罩，以确保衣服细节的准确复制。
- 📈 在stable diffusion中，通过设置多个control net来控制模特的姿势和衣服的贴合度。
- 🧍♀️ 使用openpose调整骨架的大小和姿势，以贴合照片背景。
- 🎭 在进行inpainting时，选择合适的mask mode和masked content，以重绘遮起来的部分。
- 🔄 通过调整采样方法和采样步数，以及denoising strength，可以控制生成图片的随机性和清晰度。
- 📈 最终，选择一张效果最好的图片进行细节调整，以完成AI电商模特图的制作。
Q & A
什么是Stable Diffusion，它在AI电商模特图中扮演什么角色？
-Stable Diffusion是一种AI图像生成技术，它可以根据给定的文本提示生成图像。在AI电商模特图中，Stable Diffusion用于将服装照片穿到模特身上，通过AI技术创造出逼真的模特展示服装的效果。
在使用Photoshop调整图片大小时，为什么要调整画布的大小？
-调整画布的大小是为了在图片中留出足够的空白区域，以便能够容纳模特的脸和四肢，为后续的AI图像生成和编辑提供空间。
遮罩在AI电商模特图的制作中有什么作用？
-遮罩用于在图像编辑过程中隐藏或显示特定的部分。在制作AI电商模特图时，遮罩可以帮助保留衣服的原图，同时允许对模特的身体部位进行编辑和重绘，以实现更自然和逼真的效果。
为什么在Stable Diffusion中使用controlnet控制姿势？
-使用controlnet可以精确控制生成的模特姿势，确保模特的姿势与原图的衣服贴合得更好，从而提高最终图像的真实感和专业度。
在AI电商模特图的制作过程中，inpainting技术的作用是什么？
-inpainting技术用于重绘图片中被遮罩遮盖的部分，如模特的脸、四肢等，使得这些部位与原图的衣服自然融合，提升整体图像的完成度和视觉效果。
extra在AI电商模特图的制作中扮演什么角色？
-extra用于放大图片，提高图片的分辨率，使得生成的AI电商模特图在放大后依然保持清晰，适合用于电商网站的高清展示。
在Stable Diffusion中，为什么要使用多个control net？
-使用多个control net可以更细致地控制模特的姿势和衣服的贴合度。一个control net用于控制模特的骨架姿势，另一个用于控制衣服的贴合，这样可以生成更加自然和逼真的模特图。
如何使用Photoshop生成衣服的遮罩？
-首先在Photoshop中使用智能套索工具选取衣服的形状，复制后粘贴到新的图层。然后使用黑色画笔涂抹选中的衣服，创建衣服的遮罩。这种方式比手工绘制更准确，可以更好地保留衣服的原图。
在Stable Diffusion中，为什么需要调整骨架图和轮廓图（canny）？
-调整骨架图是为了确保模特的姿势与原图背景贴合，而轮廓图（canny）则帮助人物的姿势与衣服更加贴合。这两步都是为了提高最终图像的真实感和专业度。
在AI电商模特图的制作中，为什么需要多次生成和调整图片？
-由于AI生成的图像可能存在不完美的地方，如姿势、脸部表情或四肢的呈现，需要通过多次生成和调整来优化图像，挑选出效果最好的图片进行下一步的编辑。
在制作AI电商模特图时，为什么需要编写prompt？
-Prompt是给AI模型的文本提示，它指导AI生成符合特定要求的图像。编写合适的prompt可以帮助AI更准确地理解所需生成的模特图的风格和细节，从而提高生成图像的质量和符合度。
在AI电商模特图的制作过程中，如何处理图片放大后可能出现的模糊问题？
-使用extra工具进行图片放大可以保持图片的清晰度。在放大图片时，选择合适的算法和参数，如采样方法和采样步数，可以优化放大后的图像质量，减少模糊和失真的问题。
Outlines
🎨 Photoshop Image Size Adjustment and Mask Creation
The first paragraph introduces the initial steps in the process of dressing a model with clothing using AI. It begins with resizing the original image in Photoshop to accommodate the model's face and limbs, as the original does not have enough blank space. The image's width is reduced proportionally, and then the canvas size is increased to provide space for the model. A white background is added using a paintbrush. Next, a mask for the clothing is created using the Smart Lasso tool to select the clothing and copy it to a new layer. The mask is refined with a black brush to ensure accuracy, which is crucial for preserving the original clothing details.
🤖 ControlNet and Openpose for Model Positioning
The second paragraph explains the process of using ControlNet and Openpose to adjust the model's pose to fit the clothing from the original photo. It involves setting up multiple ControlNets in the stable diffusion model, one for the skeleton to control the model's pose and another for the Candy model to ensure the clothing fits well. The model's pose is adjusted in Openpose to match the background image, and then the skeleton is sent to the image-to-image interface for further editing with the clothing mask. Parameters such as resize mode, mask mode, masked content, inpaint area, sampling method, and denoising strength are set for the AI to generate images that blend the model with the clothing. The process also includes enabling ControlNet and adding a Canny edge detection to ensure the model's pose aligns with the clothing.
🖌️ Inpainting and Final Touches for Image Perfection
The third paragraph focuses on the final steps of refining the generated image. It details the use of inpainting to adjust the model's legs and face, which may require multiple iterations to achieve the desired result. The process involves disabling the ControlNet, adjusting the sampling steps, and modifying the denoising strength to ensure the new parts of the model match the existing image. The face is restored using inpainting with the restoring face option, and the hands may also need fine-tuning with a combination of inpainting and ControlNet. Finally, the image is enlarged using Extra for higher resolution, concluding the video tutorial.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡Photoshop
💡inpainting
💡controlnet
💡extra
💡智能套索
💡骨架控制
💡Candy模型
💡latent noise
💡denoising strength
💡prompt
Highlights
利用Stable Diffusion技术打造AI电商模特图，实现模特换脸效果。
通过inpainting技术重绘脸部，简单实现模特换脸。
将服装照片穿到模特身上的复杂过程，涉及五个主要步骤。
使用Photoshop调整图片大小，为模特的脸和四肢留出空间。
Photoshop生成图片遮罩，以100%保留衣服原图。
使用controlnet控制姿势，生成模特图。
inpainting技术用于细节调整，提高图片质量。
extra技术用于放大图片，提升分辨率。
在Stable Diffusion中使用chilloutmix模型和Multi controlnet设置。
通过openpose调整模特姿势，使骨架贴合照片背景。
上传照片和遮罩到image to image界面进行编辑。
选择latent noise作为masked content，以绘制具体的模特人物。
调整图片宽高和采样方法，以匹配原图尺寸。
设置denoising strength，增加绘图的随机性。
使用canny模型使人物姿势与衣服更贴合。
编写prompt以指导AI生成特定风格的模特图。
挑选效果良好的图片进行进一步的细节调整。
使用inpainting技术对模特的腿部、脸部和手部进行微调。
extra技术用于最终的图片尺寸放大，完成整个AI模特图的制作。
视频教程提供了详细的步骤和技巧，适合希望学习AI电商模特图制作的观众。
