【Stable Diffusion】

AI生成新玩法：图像风格迁移

1

背景导入

你是否曾梦想过让自己融入梵高的星空之中

或是将一幅风景画赋予毕加索的立体主义之魂

还是把人物送进宫崎骏的动画世界？

下面让我们来看看如何通过

Stable Diffusion

实现在图像中玩转艺术风格吧！

图像风格迁移

将一幅图片的内容与其他风格图的风格相融合，生成同时具有原特征和新风格的图像。

除了特殊艺术风格的融合，我们还能通过风格迁移实现建筑设计，甚至将花瓶的图案风格迁移到人物形象的设计上：

当我们在网上看见这么一张照片时

我们该如何去实现风格迁移呢？

首先打开Stable Diffusion，选择文生图选项。

输入提示词，我们这里选择_masterpiece，the best quality来控制生成图片的质量，a gril ,a dragon_为图片主要元素（当然，也可以选择其他图片来生成自己喜欢的风格）。

采样方法选择DPM++ 2M，将迭代次数从20改为30，其它参数可以保持不变。

最后就到了我们今天的主角——ControlNet!它将帮助我们完成今天的风格迁移！首先打开ControlNet，点击启用，选择完美像素模式，并在单张图片处上传我们想要模仿的图片。

控制类型选择全部，将预处理器改为ip-adapter****-auto,模型选择control_v11e_sd15

_ip2p，其他保持不变。

最后点击生成，就可以静待我们进行风格迁移之后图片啦！

成果展示

可以看出生成的图片还是与原图有些差异，但是基本风格和元素已经非常接近了。

3

结语

以Stable Diffusion为例的图像风格迁移教程就到这里啦，希望能助力你的创意与想法变现，

相信你对艺术创作的大胆想象在数据库之外！

PS. 由于图像生成所占用的内存较大，使用Stable Diffusion前请注意留出足够存储空间哦

写在最后

感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
 

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

若有侵权，请联系删除!