四少女火爆外网，ControlNet组合拳效果惊人，颠覆AI绘画游戏规则

四位美少女，带着 AI 画画在 ChatGPT 的热浪中杀出了一片天地。

新“魔法”一出，瞬间吸引全场目光:

原本是一张四个闺蜜在沙滩边上的普通合影照:

在新魔法的加持下，“啪的一下”画风两极反转，瞬间进入唯美动漫风:

还有效果截然不同的，例如酱紫:

不仅是动漫画风效果上的惊艳，就连人物的 pose 也是保持的“原汁原味”，美女们这下子算是分分钟实现了动漫自由。

如此效果一出，也是引来了不少网友们的围观，直呼“在线求教程”:

也有不少人呼吁可以将这套玩法商业化了:

两大 AI 高手联动

使出这套 AI 组合拳的，是一位叫“viggo”的华人小哥博主。

他所持的两大法宝分别是:左手 StableDiffusion，右手 ControlNet。

StableDiffusion，相信很多友友们都已经很熟悉了，是根据输入提示的文本，就可以快速出图的 AI 作画神器。

ControlNet，则是新晋当红 AI 插件，相当于给 AI 作画这事加了 buff，可以精准控制手部细节和整体结构等。

再用 Text2Prompt 插件拓展找到对应的关键词；最后用 ControlNet 插件绑定骨骼开始换关键词试效果。

当然，原图中四位美女的姿势，也可以根据小哥绘制骨骼结构的不同发生相应的改变。例如这样的:

相比原图中人物的位置，上面这张中的人物更分散了一些，也站到了一排；以及上半身手臂的姿势也发生了变化。

也是得益于 StableDiffusion 的能力，AI 生成画作在画风上也能产出截然不同的效果:

效果之惊艳，已经有网友按耐不住，照着小哥的说法“复现”了一遍，并表示:

第一次接触，很好玩，尝试复现下，感觉良好。

不过有一说一，这位新晋 AI 作画顶流插件 ControlNet 的“神通”可不仅于此。

简单几笔也可画出真人效果

例如微博博主“海辛 Hyacinth”便分享了他用 ControlNet 插件后“草图变美女”的玩法。

他先是绘制了一张线稿:

然后是开启了 ControlNet 的 scribble 模细化效果，便得到了这样的结果:

效果之逼真，也是令人叹服了。

“海辛 Hyacinth”还测试了在同一 seed 下不同参数的效果:

有小伙伴就要问了，那如果关闭了 ControlNet，效果会如何？别急，博主也做了测试，效果是这样的:

“海辛 Hyacinth”的这波操作也是得到了 ControlNet 作者的认可:

这也把博主本人激动坏了，直呼“尖叫”:

当然，ControlNet 还可以实现其它诸多的功能，例如在装修设计上，可以输入一张拍好的卧室图，分分钟输出草图和换了风格的效果图:

以及在 ControlNet 的在线网站中，也提供了许多不同功能玩法体验，感兴趣的小伙伴可以去尝试哦:

给 AI 画画模型加 buff

ControlNet 的原理，本质上是给预训练扩散模型增加一个额外的输入，控制它生成的细节。

这里可以是各种类型的输入，作者给出来的有 8 种，包括草图、边缘图像、语义分割图像、人体关键点特征、霍夫变换检测直线、深度图、人体骨骼等。

ControlNet 整体思路和架构分工如下:

具体来说，ControlNet 先复制一遍扩散模型的权重，得到一个“可训练副本”。

据作者表示，即使数据量很少，模型经过训练后条件控制生成的效果也很好。

“锁定模型”和“可训练副本”通过一个 1×1 的卷积层连接，名叫“0 卷积层”。

0 卷积层的权重和偏置初始化为 0，这样在训练时速度会非常快，接近微调扩散模型的速度，甚至在个人设备上训练也可以。

例如一块英伟达 RTX 3090TI，用 20 万张图像数据训练的话只需要不到一个星期:

作者基于当前大火的 Stable Diffusion 进行了具体实现，主要架构如下:

针对不同的输入，作者也给出了对应不同的模型，生成效果也都不错。

具体效果，就如我们刚才所展示的那样了。

One More Thing

最后来一个温馨提示…… 男同胞们不要觉得 2 月 14 日这个情人节过完就安全了。

接下来还可能有白色情人节、黑色情人节(4 月 14 日)、玫瑰情人节(5 月 14 日)、亲亲情人节(6 月 14 日)……

赶紧把这套“AI 组合拳”学起来，送自己的老婆 / 女朋友一张唯美的礼物吧！

参考链接: