目前的AI绘画,SDXL版的也好,还是DALL-E3也罢,还是Midjourney,都可以实现通过Prompt,直接在画面中绘制出漂亮的英文字母,但对于汉字的绘制,则可以通过SD1.5的Controlnet的各种模型和预处理器来实现。
今天我们跟大家聊聊我们最近整理的几种实现这类文字绘画的方法,供大家参考和使用。
目前的文字艺术化创作主要分两类
一种是文字辨识度高的,能很方便地在图像上呈现你想表达的文字;
另一种则是辨识度相对较低的藏字图形式,远看能看出要表达的文字,近看则基本就看不出这个图像中所要表达的文字了。
一张完美的AI绘画,一般不是一蹴而就的,用抽卡的方式来跑图,是为了可以给我们提供更多的选择外。一般会有一个初稿制作与二次加工的步骤,因此我们也分两篇来分说这两个环节。
生成艺术文字的几个要点
参考图
准备一张512*512或是512*768的,也可以是768*512宽屏的,白底黑字的文字图像。此图像用于作为参考图,在Controlnet中,用来配合自己所要生成文字画面。具体的图片尺寸根据自己的需要来定,参考图的尺寸与我们出图的分辨率设定尽量要一致。
预处理器
在制作艺术文字的预处理器与所使用的模型,就不一定是一定要一一对应或匹配。经常预处理器都是用“none”或者是“invert”以及“lineart_standard”,当然也有用到其他线条类等预处理器的。
权重值对出图的影响
ControlNet的权重控制,即参考图对成图的影响程度,是可以通过“Control Weigh”、“Starting Control Step”、“Ending Control Step”的调节来控制的。
其中“Control Weigh”,是控制权重,这个值越大,则影响成图效果越明显;
“Starting Control Step”,是引导介入时机,这个值越大,则表示参考图影响成图的介入的时机越滞后,则相应的影响效果就越小;
“Ending Control Step”,是结束引导时机,这个值越大,则表示参考图影响成图的结束时机就越滞后,则相应的影响效果就越大。
因此在我们制作艺术文字,特别是双控制器和做藏字图的操作中,更需要注意这个权重值的控制和使用。
在后文中我们统一使用权重格式来表达:权重值-引导介入时机-引导结束时机。
下面我们借用一张某站博主Nenly老师的图来说明权重大小对成图的影响程度。
可以看出,权重越小,则生成的画面越丰富,但对文字的控制力也越小。
示例所用模型和Prompt
由于Controlnet生态目前SD1.5还是比较丰富,因此我们用的是SD1.5的经典模型reV来示范,所用的Prompt用科技感的描述语会更契合文字氛围。搭配些LoRA试试能提高点出图效果。
(masterpiece),(best quality),cyberpunk,metal,(electrical elements),machine,mechanical design drafts,((technology)),(IC),3D,octane renderer,UE5,((background with a sense of science and technology)),simple background,(highres),original,extremely detailed 8K wallpaper,(an extremely delicate and beautiful),
<lora:治愈系 _ 闪闪发光小可爱_v1.0:0.4>,keai,
autolinklora:add_detail:1autolink
,
autolinklora:aki:0.4autolink
,water_drop,
Negative prompt: EasyNegative,ng_deepnegative_v1_75t,FastNegativeV2,(nsfw),(worst quality, low quality:1.3),(Worst quality,low quality,lowres:1.2),(normal quality:2),((monochrome)),((grayscale)),cropped,jpeg artifacts,signature,watermark,text,username
Steps: 24, Sampler: DPM++ 2M SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 2888486555, Size: 512×768, Model hash: 4199bcdd14, Model: revAnimated_v122, Clip skip: 2
初稿制作
辨识度高的文字艺术化
【1】depth深度类控制器
我们这里介绍四种,头三种比较简单,结合上面“预处理器”那个环节,满权重不同预处理器配合depth模型即可出效果。可以看出,白底黑字的参考图,在不用预处理器的情况下,可以达到一种凹陷的感觉,其他两种,有预处理器处理的,出图效果差不多。
depth+canny
第四种是用depth自己带的预处理器配合生成,从预处理预览看,depth_zoe的预处理效果较depth_midas要好些,但同样存在成图时字体笔画不够清晰的问题,此时就需要借助配合线条控制器来对字体的线条加以控制,使得字体笔画更为清晰可辨识。
这就需要我们开启第二个控制器,用canny或lineart这类线条控制器加以辅助控制。
可以看下图,很明显配合了用Canny线条控制器后,2张图的对比效果,文字的辨识度更高,甚至高过上面的单控制器的效果。
【2】canny/lineart线条类控制器
同样,用不同的线条类控制模型,结合预处理器的不同方式,单控制器就可以实现文字绘图。
如果你想把文字作为成图的一部分“融入”图像,则用canny或lineart加对应的预处理器,效果会好一些,如果想让画面除了文字,还要多些其他背景元素,可以尝试适当降低点权重,让SD在受到线条控制的情况下,略微地放飞去绘画。
预处理器canny,模型canny,0.9-0.1-0.9
预处理器lineart_standard,模型lineart,0.95-0.1-0.9
【3】Scribble+depth
单Scribble控制器,本人是没跑出好的文字效果,之后加了个depth模型降低权重后,效果就明显了。当然,大家也可以尝试用canny/lineart组合depth试试。
预处理器invert,模型Scribble,1-0-1;
预处理器none/depth_zoe,模型depth,0.9-0.1-0.9
隐藏文字的藏字图
所谓藏字图,就是借助ControlNet的一些模型来实现对文字的控制画面,但通过权重值的调节,使得文字痕迹能更好地融入画面内容。也因为如此,远看会看得出文字轮廓,拉大画幅近看则看不出文字,也导致画面的效果不一定能达很好的效果。
【1】单brightness控制器
只需要开预处理器invert和使用brightness模型即可,这个方法的关键在于权重值参数的调节。如果画面太暗,说明权重值太高导致预处理的黑暗区域对成图影响偏重,需要降低权重;如果文字不够清晰,说明可能是光度不足需要调介入时机和结束时机。
预处理器:invert,模型:brightness,权重:0.35-0.25-0.9.
【2】单tile控制器
只需要开启CN后选择“Tile/Blur”控制器即可,则预处理器默认是“tile_resample”,模型默认是tile模型。如果效果出不来,那么我个人感觉是,你可能需要调整模型或提示词或者是字体。
权重配置参考:0.65-0.05-1。
借用汪海鑫老师一期的内容做的练习和本次我们用到的Prompt和字体做个示范看:
【3】双控制器法(brightness+tile)
从上面的示例中,我们有发现如果1-2个字的藏字图相对好控制,可以用单控制器来解决,如果字数偏多,如果单控制器不好控制时,则可以借助双控制器都降低权重来配合试试改善效果。
我们这里介绍brightness和tile双控制器,当然也可以尝试用线条控制器和tile控制器组合使用。
参考参数:
brightness控制器:预处理none,模型brightness,权重配置0.25-0.2-0.7;
tile控制器:预处理器tile_resample,模型tile,权重配置0.5-0.1-0.9。
线条/depth控制器+IP-Adapter双控制器
用到IP-Adapter,我们可以先关闭CN,单独用提示词跑出一张正常的图像作为参考图之一,为之后开启IP-Adapter后使用。也可以是从他处借来的美图来用。
IP-Adapter控制器
选定一张色调较深的图作为IP-Adapter的参考图,开启控制器置入并配置权重,参考如下:
在锁定IP-Adapter控制器权重配置的情况下,调节另一个控制器的权重配置,可以实现文字的辨识度的控制,达到自己想要的融合程度。
控制器2-线条类控制器
canny+canny
权重配置0.9-0-1
lineartstander+lineart
权重配置0.9-0-1
softedge_pidinet+softedge
权重配置0.9-0-1
权重配置0.65-0-1
如果控制器2为depth?
如果用depth作为控制器2来使用,也是可以,用法同线条控制一样,效果依然是有凹陷感的文字效果。
初稿制作完成后,为了使得成图可以达到一个更好的效果,我们还需要对细节进行处理以及放大提高分辨率,又或者是需要对画面增加氛围感等二次加工。
暂无评论内容