stable diffusion WebUI 的SAM 模型给小姐姐换黑丝的后续来了

上一篇不是分享了 Meta 的图像分割模型 SAM 嘛,最后说要来一个局部修改的 AI 绘画教程,能看出来大家都很热情。

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但重点说在前面,从左边的光腿,到右边的黑丝,没做到想象中的一键出图。

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而是我反反复复,抽了 100 多次盲盒后,筛选出来效果最好的那个。

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一方面有我刚刚摸索的原因在,另一方面是这种写实向的修改,真的是比二次元复杂。。。

所以,我把这次学习整理的局部修改图片时的技巧汇总到了这里,并按大家要求的,此教程会有很多图。stable diffusion WebUI 的SAM 模型给小姐姐换黑丝的后续来了

让我们先从 SAM 模型应用到 SD WebUI 讲起。

安装

在 SAM 模型发布没几天,就有网友把它纳入到了 SD WebUI 的版图,我们可以用扩展的形式直接使用。

第一步肯定就是安装扩展,这属于每一个玩 SD 的小伙伴应知应会的基操了,简单说有两种方式。

GitHub 上找到扩展的项目地址,在「Code」选项里找到安装链接,亦或下载扩展压缩包到本地并解压到扩展该待的地方。

扩展地址:https://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything

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前者链接下载,即在 WebUI 上,「扩展」标签里「从网址安装」处把链接粘贴过来,然后点击「安装」。

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后者下载本地,要直接解压到本地 Stable Diffusion WebUI 的「extensions」目录下,如果你和我一样,用的是秋叶大佬的整合包,路径应该是一样的。

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不管哪种方式安装,重启 WebUI 后,扩展就算搞定了。

就像 ControlNet 那样,扩展安装只是第一步,还需要我们把 SAM 模型下载到本地。

模型地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything/

打开上面的链接,往下拉,在 Model Checkpoints 里能找到模型下载的地址。

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从上到下,模型体积越来越小,2.4G-1.2G-358M,但分割抠图的效果也是越来越差,识别分割最好的还是最大的那个「vit_h」。

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当然,模型越大,分割起来时间越长,如果担心自己硬件吃不下体积最大的模型,可以考虑用「vit_l」,在使用时需要你多点几下。

下载的模型,需要我们扔到扩展里名为「sam」的文件夹里,具体路径为「扩展-models-sam」。

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到了这一步,模型也就搞定。

使用

在上周的时候,这个扩展对 WebUI 还有版本要求,但没关系,在周日的时候秋叶整合包进行了大升级。

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老版本的整合包在登录时都会自动升级,所以不用担心当前 WebUI 的版本无法使用扩展的问题了。

如果你是自行安装部署的 SD WebUI,记得升一下级,然后,就可以开始用啦。

这个扩展只作用在图生图里,想给已有图片换装,具体的使用姿势,还得是局部重绘。

啥意思?我用个例子给大家展示一下这个扩展以及局部重绘的功能,比如开局这张图,如果想在不改变动作、表情、服饰的基础上,给小姐姐穿个黑丝。

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无论是用种子去控制随机性,还是图生图直接产出,只要没有原汁原味的提示词,亦或没有一一对应的各种模型,场景、动作、表情、服装都可能会发生变化。

图生图里的局部重绘,就是干这个事的。

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上传图片后,我们可以用画笔给当前图片加上「蒙版」,简单说就是通过涂黑的部位,来确定要图生图时要更改的内容。

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但你看,这么涂一来太麻烦,二来不细致,想要好的效果,还是得做到该涂的涂,该留的留,所以在局部重绘这里,网上有很多利用 PS 制作蒙版的操作。

而现在,我们可以用 SAM 快速识别到腿,给小姐姐出上黑丝。

在图生图页面往下拉,就能看到 Segment Anything 的扩展,同样,需要我们先一步上传图片,并选择刚刚下载的 SAM 模型。

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基础操作就是鼠标开点了,左键点的黑点是自动识别的区域,鼠标右键点的红点则是不让识别的区域。

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像我这样,把腿点上黑点,点击「Preview Segmentation」就能生成预览了,有三个识别的蒙版图。

第一张和第二张蒙版效果差不多,所以选哪个看心情,不过必须要勾选「Copy to …」,这相当于启用了当前蒙版。

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到这一步蒙版就制作完成了,然后就是 Prompt 提示词和参数了,然后开始抽盲盒,比如提示词这里我就简单一个「Black Stocking」。

几次生成后,你看除了腿上的黑丝外,这张图片别的地方是一点都没变,效果杠杠的。

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需要注意的是,参数没有固定答案,但有一些关于局部绘画的技巧,也就是我在不断试错中 Get 到的经验。

技巧

举几个例子给大家展示,比如我想给下面这个小姐姐换个红发。

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用扩展快速抠图。

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提示词可以就简简单单的「red hair」,重点是参数的调节,比如我框选出来的这些:

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1、蒙版蒙住的内容:这里不是有 4 个选项嘛,实际上就是蒙版区域用什么东西来填充,填充后的图再参与重绘,以下是 4 种选项填充的展示。

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如果你想让重绘的图更贴近原图,选第二个「原图」;如果你想让重绘的图更具变化,选第一个「填充」;如果你想让重绘的图更具创造力,选后面俩。

2、蒙版模糊:这里是蒙版填充时的半径变化,以下分别是数值为 0、10、20、30 的变化。

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因为我们是用扩展搞定的蒙版,所以蒙版已经很贴近需要修改的内容了,最好设置为 0;当你手动涂黑时,适当增加这个数值,不至于重绘的区域太大。

3、重绘区域:仅蒙版顾名思义,生成时只对蒙版区域起作用,优点是对蒙版外 0 影响,缺点是容易不自然,这个模式下 Prompt 记得只保留要更改的内容,要不然会出现图中图的克苏鲁。

全图可以让整体画面更和谐,但会损失一些细节,Prompt 也可以只保留更改的内容,但存在随机绘制的可能。

为什么全图会影响到细节?这个就要看尺寸了。

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4、全图模式下,宽高必须要是 8 的倍数,此时的宽高对应的是整张图,比例最好和原图保持相近;而仅蒙版模式下,宽高不做要求,但尺寸越大,生成出来的图片细节越丰富。

所以有大佬在局部绘图时,会在仅蒙版模式下,把尺寸拉到不爆显存的极限,效果更佳。

5、重绘幅度:你可以把这个数值看成原图对生成过程中的影响程度,数值越小,影响越大。

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如果修改的是一个很细的地方,比如瞳孔颜色、比如眼神凶不凶之类的,0.3-0.6 之间抽盲盒;如果修改的内容变化很大,比如穿黑丝、比如改发色,不妨试试 0.7 以上。

因为 SAM 模型的应用,我们可以快速完成局部的更改,但成也萧何,败也萧何,SAM 边缘细节的处理不加,反而会带来影响。

比如我想给下面这个小姐姐换个短袖。

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但出图的时候,很容易见到边缘没处理好,比如高龄边缘脖子处有痕迹,比如新生成的胳膊太瘦,没沾满原先的位置。

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当然,你可以通过调整参数反复生图,直到出一个满意的为止,之前给小姐姐穿黑丝我就这么做的。

但不妨换个思路,二次局部重绘,把这张图再弄一下,不过这次我们用的是手动涂黑。

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再次生成后,一次就搞定了。

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结语

大体上局部重绘就这些内容,脚本很好用,但也仅限于熟知了各项参数的作用,从五官到发色,从衣服到装饰,还可以给图片加上一些不存在的东西,算是 AI 绘画的进阶玩法了。

在 B 站上看到一个合并自己重绘模型的教程,试了试,写实的真人效果一般,但二次元效果不错,感兴趣的小伙伴可以去看看。

https://www.bilibili.com/video/BV1ox4y1c7nj/

其实 Stable Diffusion WebUI 上还有很多实用的功能,比如图片无损放大,比如修复老照片。

以前和图片相关的开源项目,做到最后我们往往是通过个人开发的图形工具体验。

而 WebUI 的出现,让原本只能生成图的 AI 绘画,多了不少可能,果然,没有 WebUI 的 AI 画画,毫无意义。

有了开源的 WebUI,我吹爆。

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