stable diffusion是一种生成对抗网络,可以生成图片。openpose是一个人体姿态估计库,可以检测图片中的人体关键点。将两者结合,可以生成带有关键点的人物图片,特别适合生成带有复杂姿态的美女图片。
这里有一些技巧可以提高生成效果:
1. 训练stable diffusion模型时使用高质量的美女图片数据集,这可以使模型学到如何生成真实高质量的人物图片。
2. prompt设计细致。使用类似“a beautiful woman with long black hair, wearing a red dress, standing on the beach at sunset”这样细致的prompt可以为模型提供更丰富的上下文信息,得到更高质量的结果。
3. 选择关键控制点。对人物图片来说,选择面部、手部等关键点进行调整效果更佳。
微小的调整也可以产生显著改变。
4. 调整温度参数。较低的温度可以得到更稳定和详细的结果,适合在控制点调整后使用。 Higher temperatures lead to more uncertainty.
5. 关键点检测。使用openpose检测生成图片中的人体关键点,特别是面部、手部的关键点。然后可以根据关键点再次调整prompt和控制点,进一步提高结果质量。
6. 迭代优化。评估生成结果,根据评估结果调整prompt、控制点、温度参数等,然后再生成新的结果。通过迭代可以一步步提高结果质量,获得更理想的输出。
7. 后期处理。使用其他图像处理工具进行颜色校正、噪点去除、照明调整等进一步优化最后的结果。
综上,要使用stable diffusion和openpose生成高质量的美女图片,关键是通过迭代优化不断提高结果质量。prompt的设计、温度选择、关键点检测与调整、后期优化处理等技巧的结合使用可以使生成的图片更加真实和满意。
最终生成如下图所示：
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