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不过在此之前，我们做项目需求的时候也需要评估项目是否适合使用AI辅助，毕竟AI的功能不是万能的，有些地方也存在着它暂时的“硬伤”。
这次我们将以一个活动运营海报需求为案例，分享如何运用AI工具Stable Diffusion对其进行辅助设计（本篇案例使用的是秋叶版本Stable Diffusion）
制作前期构思与参考
这次需求是制作一张活动推送图，推送给玩家增加活动热度以及获取更多流量。
需求方希望画面中主要体现IP、信件相关的元素，能给人一种在书写信件的画面感。按照需求方所给到的信息，我们找了批参考图供给需求方确认画面大致感觉。
通过参考图与需求方的沟通后，我们大致确认画面是一张信纸在桌面上，信纸上写着本次活动的相关内容。
确定风格＆AI运用
视觉风格上，通过讨论以及参考图的视觉效果，最终还是决定倾向于三维质感，不过这次我们打算尝试运用AI辅助制作整体的画面基调。
因为之前做过一版类似的推送图，所以本次就相当于做一次画面迭代，而用AI来进行画面的迭代也正好是非常合适的。
话不多说，我们先进入到Stable diffusion。首先，我们进入到图生图界面，将垫图素材拖入图生图的图片区域。输入好关键词并调节好参数开始炼图。
关键词如下：The center of the image is a piece of paper on the table, The image is a close-up shot, showing the details of the paper, The image is taken from a bird’s-eye view angle, Close-up view, indoors, the scene is bright, The overall picture is bright, The picture is a 3D modeling, C4D, Octane renderer, masterpiece, best quality, highres, original, reflection, unreal engine rendered, body shadow, extremely detailed CG unity 8k wallpaper, minimalist<lora:toon2:0.5> <lora:COOLKIDS_MERGE_V2.5:0.2>
（在这里我们使用了toon2 和 COOLKIDS这两个lora模型。模型不唯一，可根据自己需求在C站上自行选择下载。）
反向关键词：(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((greyscale))
反向关键词就使用一些通用的即可。
参数内容如下：
其中要注意下，在一开始炼图时，重绘幅度需要大概控制在0.5-0.7范围内，避免变化过大破坏构图，也要避免变化过小达不到画面迭代的效果。
接着就可以开始炼图了，这个环节对比Midjourney来说，可以避免花费过多时间炼图，Stable Diffusion的可控制参数比较多，也因此可以更快的炼出接近自己想要的图片。
以上是筛选出的几张图，接着再选出一张图作为本次需求的底图，并开始进行下一环节的操作。
SD放大&重绘功能的使用
我们选择用第二张图作为底图，但是放大后不难发现，它的分辨率低，不清晰。有很多细节也存在缺失的问题。这个时候我们可以对他进行SD放大操作。
1.SD Upscale介绍
我们可以在图生图界面中滑至最下方，点击脚本这一栏展开，里面有一个使用SD放大（SD Upscale），点击选择即可开启。（注意，只有图生图才能使用该脚本）
2.SD Upscale的使用
接着我们在画面尺寸这里，宽度高度分别在原来的基础上加上图块重叠的像素数值，也就是分别加64。对应着现在的宽度为902，高度为512，加上64后宽度就变为966，高度变为576。
也许很多人疑惑为什么要加上这64像素呢，这里简单解释下。因为SD放大的原理是将一张图分成均匀的多块重新渲染，然后再重新将这几块图片拼回一张图。而为了使拼接部分不会出现断层，割裂等不和谐的感觉，在这四块图片的贴合处增加了一部分区域，算法会利用这部分区域去处理拼接处，使得拼接位置过度的更加自然，整体。
回到正题，设置好后，将重绘幅度调低至0.3-0.35（因为只是用于高清修复，并不想画面内容发生变化，所以此时要保持低重绘幅度），设置好后就可以开始生成图片了。
以上是高清修复后的图，可看到画面的清晰度肉眼可见地提高了，画面的细节也丰富了不少。但是也存在着一个问题，画面有许多奇怪的物体，以及一些bug存在，这时候就可以开始用到Stable Diffusion的重绘功能了。
3.重绘功能的使用
紧接着我们开始对画面个别元素进行调整。首先，我们想把右上角的黄色卡纸换成信封，这时候我们就可以运用涂鸦重绘功能。点击涂鸦重绘，进入涂鸦重绘版面。
因为我们想把卡纸换成黄色的信封，点击右上角的色盘icon，选择黄色，调整画笔大小，在卡纸的位置涂上一层，示意这里要换成一封信（注意涂鸦的造型尽量和想生成的物体的造型接近，这样有利于算法识别）。然后在关键词后加上一个黄色的信封，并给上一些权重。（a yellow envelope:1.3)
点击生成后，多生成几次图，挑选较为满意的一张后，先不着急细化修改，继续把画面其它想要替换的物品调整好。替换的方式也可以像信封一样，使用涂鸦重绘即可。
不过像重叠的书本，或者玩具这类，造型轮廓不规则的，AI在计算过程可能不能很好地识别。这个时候我们也可以直接使用局部重绘功能，在要重新绘制的区域涂上一层蒙版，然后在关键词后补充上想要替换的内容。例如一叠书本，就在关键词后补充上（A stack of books:1.4)，记得加一点权重。
通过这种方式，我们可以把画面里想要替换的元素都替换掉，并且风格也能保持一致，实现“指哪打哪”。（当然，这也避免不了需要多次炼图，尽管Stable Diffusion可控性好，但AI始终是AI，想要直接渲出自己想要的图片还是很难的。）
到最后，我想在桌面上加一支笔和一个闹钟，但是在涂鸦重绘过程中，始终渲不出我想要的效果。这个时候我们可以找一个笔和闹钟的png素材在ps里简单处理下放在画面中，然后再把它放回到Stable Diffusion的图生图中，调整好低重绘幅度然后重新生成，最后筛选出较为满意的进行后期细化即可。
最后的最后，给画面加一些后期氛围处理后得到最终版本。
总结
不管是Midjourney、Stable Diffusion还是一些其他AI工具，随着他们版本的不断更新，它们的功能也越来越丰富。这也导致很多设计师越发焦虑，觉得自己这个功能还没学会怎么就出了另外一个功能了。
其实我们没必要焦虑，学习工具的主要目的就是为了把自己想做的东西实现出来，能够在工作中使项目落地。
在这个案例中我们也没有使用较为新颖的功能，主要就是Stable Diffusion放大和重绘功能，这两功能在Stable Diffusion也算是比较基础的。学习新的技能固然重要，但去探索如何运用这些技能去实现项目落地的方法思路更为关键。
文章到此就告一段落，本篇文章也只是分享运用AIGC实现需求落地的一种思路，后续我们还会继续探索AIGC的项目落地思路流程~
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本篇文章来源于微信公众号: ASAK
