🐼Stable Diffusion 电商系列 第1集 更换腿部 知识点：用局部重绘配合controlnet实现假人换装 AI绘画电商服装类应用系列
TLDR本期教程介绍了如何使用Stable Diffusion技术进行电商换装，即将无生命的模特替换为真人模特。首先，讲解者分享了自己在商场拍摄的图片，并通过Stable Diffusion进行了换装处理。接着，介绍了所使用的模型，包括chilloutmix模型和Mix4的Lora，以及Canny模型、open pose姿势模型和Tile放大模型。教程强调了分步处理的重要性，建议先处理腿部，再处理头部和手部。通过局部重绘功能和Ctrl net的结合使用，可以精确控制生成的图像。最后，讲解者提供了操作步骤和参数设置，展示了如何通过Canny模型约束Stable Diffusion生成特定部位的图像，如腿部。视频分为上下两集，以便观众有时间消化内容，并鼓励观众尝试换脸操作。
Takeaways
- 🎨 使用Stable Diffusion进行电商换装教程，目的是将假人模特替换为真人模特。
- 📸 教程中使用了两张商场拍摄的照片，一张女士换装，一张男士换装。
- 🖌️ 所用模型包括chilloutmix和Mix4的Lora，可以在C站搜索并获取。
- 🔍 换装过程中需要分别处理头部、手部和腿部三个部位。
- 📐 使用Ctrl net中的Canny模型和open pose姿势模型进行操作约束。
- 🖱️ 局部重绘功能用于精确修改图片的特定区域，如模特的腿部。
- 🔍 Canny模型生成的线稿用于约束Stable Diffusion的绘图区域，确保生成的图像符合预期。
- 🎯 通过调整潜在噪声模式和采样器，可以增加Stable Diffusion的创作空间。
- 🔧 如果生成的腿部出现问题，可以检查Canny线稿是否有多余的线条。
- 📚 教程分为上下两集，以便观众有时间消化内容。
- 👍 视频最后鼓励观众点赞和关注频道，以便获取更多Stable Diffusion和MJ相关教程。
Q & A
什么是Stable Diffusion，它在电商换装中扮演什么角色？
-Stable Diffusion是一种AI绘画技术，它在电商换装中用于将假人模特替换成真人模特，通过局部重绘和控制网络（controlnet）实现服装的虚拟试穿。
在视频中提到的chilloutmix模型和Mix4的Lora是什么？
-chilloutmix模型和Mix4的Lora是用于AI绘画的两种模型，它们可以在C站（一个AI绘画模型分享平台）找到，用于实现视频中的电商换装效果。
如何使用Ctrl net来控制AI绘画过程中的特定部位？
-通过上传图片到Ctrl net，并选择相应的模型如Canny模型，允许预览（allow preview），可以生成线稿。这个线稿用来约束Stable Diffusion在绘画时的特定部位，如视频中的腿部，以实现更精确的控制。
在进行局部重绘时，有什么技巧可以帮助提高精确度？
-在进行局部重绘时，可以使用画笔工具，并按住Ctrl键加鼠标滚轮来放大网页，这样可以更精细地涂抹需要修改的部分。
为什么在局部重绘时不需要特别精确的操作？
-因为后续会使用Ctrl net来控制最终的绘图效果，所以局部重绘时只需要大概地标识出需要修改的部位，不需要非常精确。
在视频中提到的“潜在噪声”模式是什么？
-“潜在噪声”模式是Stable Diffusion绘图参数中的一个选项，它允许AI在绘图时有更多的创造性和变化空间，生成更多样化的结果。
为什么在处理换装时需要分步骤操作头部、手部和腿部？
-分步骤操作是为了将复杂的换装问题拆解成更小的、更易管理的部分，这样可以逐个解决，而不是一次性尝试生成完美图片，提高了操作的成功率和效率。
如果遇到腿部变形的问题，应该如何解决？
-如果遇到腿部变形的问题，应该检查Canny线稿，确保腿部的线稿干净、清晰，没有多余的线条，这样可以避免在重绘过程中出现变形。
视频中提到的“Tile的放大模型”是做什么用的？
-Tile的放大模型是用于放大图片的某个部分，使细节更加清晰，这在需要精细处理图片细节，如换装过程中的局部重绘时非常有用。
为什么在教程中强调解决问题的思路比问题本身更重要？
-因为掌握了解决问题的思路，即使在遇到新的问题时也能够灵活应对，找到解决方案，这是一种更为通用和长远的能力，而不仅仅局限于解决特定问题。
如何获取视频中提到的模型和教程？
-可以通过搜索视频中提到的模型名称在C站找到相应的模型，同时，视频作者也提供了会员教程视频，可以在视频作者的YouTube频道找到更多教程和案例。
Outlines
👗 Tutorial on E-commerce Dress Up with Stable Diffusion
In this episode of the 'Stable Diffusion Master Series', the presenter introduces the topic of e-commerce dress up, aiming to replace mannequins with real models in photos. This episode focuses on demonstrating the use of specific models including chilloutmix's model, Mix4's Lora, Canny model for edge detection, Open Pose for posture, and Tile for zooming, found on 'C site', a platform noted for sensitive content. The presenter advises against showing the platform live to avoid displaying sensitive images. The approach discussed involves breaking down the complex image transformation into manageable parts, such as head, hands, and legs, stressing the importance of handling these parts separately to achieve better results. The segment concludes with an invitation for a special guest, TOAD Zhou Zhou, to appear on the show.
🎨 Advanced Techniques in Image Repainting Using Stable Diffusion
Continuing the discussion on e-commerce dress up, this segment focuses on the technical process of image repainting using Stable Diffusion. The presenter walks through the steps of uploading an image, applying a mask to model's legs using a brush tool, and using Canny models to create line drafts that guide the AI in generating accurate leg images. The segment covers detailed settings adjustments, including changing sampling models and image dimensions to match the input for optimal output. The generated image results in well-drawn legs, proving the effectiveness of the Canny model. Despite potential challenges like leg deformation, the presenter assures that such issues can be addressed by checking the Canny line draft. The video ends with a decision to split the content into two parts, allowing viewers to absorb the information before moving on to more complex tasks like face swapping.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡局部重绘
💡ControlNet
💡Canny模型
💡Open Pose
💡Tile放大模型
💡蒙版
💡重绘强度
💡潜在噪聲模式
💡DPMSDE采樣器
💡换装思路
Highlights
Stable Diffusion 电商系列教程第1集，专注于使用AI绘画技术进行电商服装类的假人换装。
教程展示了如何将商场拍摄的假人图片通过SD技术转换成有模特的真人图片。
介绍了使用chilloutmix模型和Mix4的Lora进行图像处理的方法。
提到了C站（Civitai）可以找到所需的模型，但出于敏感内容考虑，不直接在视频中演示。
主要使用的模型包括Canny模型、open pose姿势模型和Tile放大模型。
详细说明了如何下载和安装所需的模型。
提出了分步骤处理图像的思路，首先分析需要更换的部位，如头部、手部和腿部。
强调了分步操作的重要性，建议逐个击破而不是一次性生成完美图片。
介绍了局部重绘功能，用于精确修改模特的腿部。
分享了使用Ctrl键和鼠标滚轮放大网页进行精细操作的小技巧。
解释了Canny模型生成的线稿对于指导SD绘图的重要性。
展示了如何通过Ctrl net参与最终作图，以实现更精确的控制。
使用了潜在噪声模式和DPMSDE采样器，以增加绘图时的发挥空间。
强调了图片尺寸设置的重要性，以确保与原始图片尺寸一致。
通过Canny模型和局部重绘，成功生成了模特的腿部图像。
如果遇到腿部变形问题，建议检查CANNY线稿是否有多余线条。
视频分为上下集，以便观众有时间消化内容。
鼓励观众尝试换脸操作，并在遇到问题时尝试解决。
提供了会员教程视频，其中详细解释了处理换装的思路。
视频最后感谢观众观看，并预告了后续将带来更多SD和MJ相关教程。