雪山飞猫 ai绘画教程

不要再找了，这个滑雪漩涡豆包 p 图 ai 指令教程我给你们找来了，方法很简单，我三秒教会你，首先跟着我的手指这样操作一下，然后保存我评论区的指令和素材，接着打开我们的老朋友豆包，依次上传素材和自己的照片，粘贴刚才的指令，发送给豆包看效果。期待大家的返图哦！

哈喽哈喽，大家好，最近都在玩 zmi 这个模型真的很好玩啊，对于日常照片，人像摄影，动物摄影都非常棒，所以我做了一个功能合集，今天给大家分享一下。一共四个功能，每一个都加上了放大，可以选择是否打开。 我的每张图基本都加上放大，有的图四遍放大后就很不一样。第一个功能是纹身图，最基础的工作流， 输入提示词，调整图片尺寸，有 laura 需求的可以选择一个自己喜欢的 laura。 这里设置放大后的最短边的分辨率。 这里的 unit 我 使用的是 bf 十六的版本，为了看起来简洁，我把不需要改动的都折叠了， 需要调整的我都前置，这样用起来顺手，你们看我把它拉大，无论是细节还是画质， 这个模型对于真人图片的生成几乎能以假乱真。自从用了 z image， 其他的模型我都不用了。下面是 controlnet 精准洗图整分， 结合了千问三自动反推图片，不需要手动输入提示词， 使用上就是选择你要的 control desk 的 预处理器在这个位置，然后设置好像素缩放，默认就是一零八零，分辨率就是像素点为二， 这个分辨率对于日常需求是够用的了。如果是希望尽可能保留原图特色，那就增大像素数量。同时呢，推荐使用四十八 g 跑，这样爆显存概率低。 这里设置图片 p 四，然后可以采样器的设置，主要调整步数，需要高质量就调整到二十五步左右。这个采样器和调度器是我觉得出人像图效果比较好的， 下一步也是放大默认二幺六零的最短边分辨率，实测跑下来一张图起图，并且放大到四 k 分 辨率要三分钟左右。还有这里是千万三的前置词，像我们平时用其他开源 ai 一 样， 同样需要给他一个身份和背景。对于一些特定风格的照片，我还是建议优化一下前置，加一句话输入， 比如在这里写在提示词前加动漫风格、彩色水墨风格。相对而言，喜图对于固定风格的还原并不高，所以建议增加特定风格的 laura， 这样还原度 会更好。不过嘛，如果是像我这个偶然抽卡出来的图，既没有 laura 也没有太明显的风格的话，那就有点难搞。可以试试增加调色节点，去参考原图进行调色，能够补救一点。 下面是局部重绘这个功能。在手动化遮罩时，首先右键加载的图片选择在遮罩编辑器中打开， 这样就进入画遮罩的界面。屏幕右侧，这里调整画笔的大小，不透明度有参数，一般来说不透明度会影响重绘时的新内容的生成。调高一点，以免踩样后新内容模糊。 涂抹好遮罩给你保存即可，涂抹错了也没关系，左侧这里有橡皮擦擦去。你画好遮罩之后再提示词输入想要生成的内容。 这里我想将猫耳朵更换为金色的牛角。好放大模块我打开 嘿采暖器，我将步数提高到二十五步，其他右侧子侧的部分不用动，点击运行。 我一般习惯用四十八 g 运行，毕竟我充了专业档 plus， 也就是最高档的会员，每个月八万币， 不过消耗也挺快的，特别是运行视频的工作流，对我来说， runnyhub 是 我目前感觉用的最爽的云平台了，比里布里布便宜很多。深图完成看看效果， 拉近细节也不错，看看对比像素和细节都很整齐。局部重绘在画这种白底背景时发挥是不错的， 像设计角色、例会、场景元素修改时就特别有用。 the image 很 擅长对真人相关的图片的生成，如果是片商务场景，可以考虑签问 image。 二五一二，这个模型更适合电商、广告等行业。后面我也会给大家做个二五一二的工作流。 下面看一下扩图这个部分。扩图我是比较喜欢用的功能，只不过因为重绘部分呢，还是不如 z image 那 么稳定，所以还是要抽一下卡，多试验几次才能得到比较自然的效果了。 扩图也有自动反推，所以流程上比较简单，输入图像，设置上下左右扩大的尺寸，这里我统一加上两百， 也就是整体宽高多加四百，这个扩展幅度并不大。不过我推荐用四十八 g 显存去运行，因为我在反推部分用了一个比较大的八 b 的 千万三模型， 四 b 的 不推荐用，因为不够聪明，我测试下来五十张图里会卡住几次，我发现他又是循环很多次，输出无意义的提示词，老是重复那么一两句，然后换到八 b 的 模型就好了。几十次测试下来也没问题。 大显存可以并行，我用一零二四的图扩大到一四二四，并且放大只需要一分半左右，这个效率我还是挺满意的，并且真实场景的扩图还是算稳定。 这里是遮罩的预览，旁边是扩图后局部重绘模型，宏绘的图像可以看到这个局部重绘。这里是有随机种子的， 如果想要完全敷贴效果，也需要把这个随机种子固定下来，不然就会有差异。局部重绘模型绘制好了就会编码成 latin， 输入 k 散样器，因此这里画的差一点也没关系。 后续还有增加噪波折照，在前空间重新排列噪声标，还是依靠 z image 模型去将最终的图片画出来。我也做了千万 image 的 扩图，同样的图扩大尺寸也一样，千万 image 会比 z image 慢个一分钟， 毕竟这因为这是 turbo 模型，速度上还是很有优势的。可以看一下这个出图对比，千万的图，皮肤是很纯净，就像我们把磨皮美颜打开了一样， this image 就 偏向日常淡妆的感觉，光线上总体更真实，做图片来讲，扩展出来的效果都不错。用哪个模型取决于大家的需要。 最后再说一下 the image laura 的 练纸，练一个 laura 其实很简单，我在 running hub 上练过，也在其他云平台时用 ai two kit 练过。如果你有一定基础，了解过大模型，可以尝试用 ai two kit， 记忆度更高，使用也不复杂。如果你是新手，刚刚玩 ai 绘画没多久，可以在 runnyhab 上去尝试一下，成本并不高，流程也简单。 下面我以人物类 lowra 介绍一下这两种方式。首先准备好要练的素材，一般二十张、三十张图，左右面部特写、 不同角度、表情、光照等等，高质量的图片就能出高质量的 lowra。 所以 要选择好数据集，统一处理成一个尺寸最佳，我一般处理到一千零二十四乘一千零二十四的尺寸。 选择好图片后上传到平台，可以打标。如果你想要更精确的效果，打标时标签最前面加上触发词标签要注意，如果这个人物特征 你想让国行去学习的话，就不要写上，比如红头发、黄头发。你的标签应该能让一个完全没看过原图的人只看标签就知道谁 在什么情况下看起来什么样，并且能明确区分出哪些是这个人本身，哪些是此刻的场景装扮。要删除哪些标签呢？主要是四类。 第一，通用质量词和风格词，如顶级质量、极致细节等。如果每张图都有 lora， 会误认为这是人物的一部分，导致你生成时必须 加上这些词才像。第二，抽象主观的情感或评弹词汇 lora 无法学习美或帅的概念，这些词汇污染数据。 第三，可能引起特征污染的绑定词，这是最常见的错误。如果人物总穿红裙，标签里就有 red dress lora， 会认为红裙是人物特征。第四，无关的环境细节，除非是场景 lora， 否则人物 lora 不 需要学习背景里的花瓶纹理。 z image 这个模型训练 lora 时也可以，不达标就用质量 比较出色的图片去练，一样能达到比较好的效果。上传图片后设置参数，这里有三个参数，第一，步数简单，任务三千步左右，效果一般不错，适合去快速验证效果， 追求精精细的话，步数给到五千步以上，通透性一般不错。第二，学习率一般，不用改小数据集，就用小的学习率，这样不容易错过模型几何点。第三， lowra 接数数据量少的情况， lowra 接数十六就够用了， 如果两百张图左右可以给到三十二的接数。越高的接数模型，学习能力越强，也需要更多的资源和时间。 如果学习复杂艺术风格，也可以用更高的 laura 解暑。触发词就填你想要的触发词，测试提示词就写你想测试的主体和场景即可。 这里可以看到 r h b 的 消耗，实际测下来， r h 训练的速度比我自己开镜像的速度快很多。这是我练 laura 的 记录，最多一个跑了五千步， 我感觉四千五百步已经非常像原图的这个人物。我是用 z image 生成的数据集 是用千万 edit 做的，多角度多场景数据虽然不如真实真实照片效果好，但是够用。高质量的图出高质量的 lora， 大家练之前一定要看好图片， 不要有偏色或者细节上的瑕疵。 zame 这个模型理解力比 s d 系列的强很多。同时一点点的 ai 二、 toolkit 镜像怎么练？ lora 我用的是陈宇之云这个平台的官方镜像，选择好显卡，直接启动，等待一下开机，然后直接点 ai toolkit， 进入训练期界面。 首先我们要上传图片，点击 data sets， 右上角创建文件夹，然后把图片拖进来， 等它上传完成，然后点击左上角的 new job， 这里设置训训练名称， 添加触发词， 然后选择模型， say image turbo 这个 logo 就 不用打开了。 这是为低显存，比如十六 g 的 显卡设置的，我们用二十四 g 显存训练，可以把它去掉。右上角，这里是每多少步保存一个模型，还有最大保存模型数，这个根据你需求来我这里就按默认配置， 然后就开始设置参数，配置训练批次步数，这里就写三千步一批次，其他参数可以默认学习率也不用改它，可能数据集和步数都不多，用小学习率即可。 然后配置数据集，选择我们创建的文件夹，其他可以保持默认设置。这里的 resolution 只保留一千零二十四这个就可以了， 因为我们图片尺寸都是一千零二十四的，不需要额外做图片的分头。 这里的 sample 就是 验证的地方，二百五十表示每二百五十步验证一次，下面填写提示词，验证不影响训练，设置多少组都可以， 这里我保留个两组尺寸就默认的一千零二十四即可。 设置好之后，点击右上角 create job， 然后再次点击右上角这个小小的开始按钮，稍等一下，程序就会自动创建任务。这里是训练总览， 第二个是验证图片，第三个是 loss 图，判断有没有你合就可以看 loss 图。第四个是配置文件，我们在 job 页面配置的参数都会在这里显示。 回到笼览界面，可以看到每跑一步需要的时间，还有到了第几步训练，可以用大一点的步数，因为中途可以暂停，如果图片比较好的话，就可以把 lora 下载下来验证一下。 最后再说下步数和批次的选择，这两个参数对 lora 的 影响比较大的有两百张图，跑的四批次等步数两万步的 lora 相比于一批次三千步的洛软，效果好很多，场景适配和人物脸型还原度都比较高。训练到两万步还没你合，还可以继续训练，但是我甚至步数只有两万，所以没能继续， 很可惜。推荐大家设置个高步数，反正能暂停，满意了就停掉，不满意还可以继续跑。如果本地环境一般，像我的笔记本只是三零六零，根本跑不快，就可以把模型上传到 running have 进行验证。上传也很简单， 来到主页，点击模型库，点击上传，这里选择 laura， 填写好信息后，下方点击上传 laura， 选择你下载的 laura 文件即可。然后就是去到工作流验证了。 laura 训练不复杂，是要得到一个满意的效果，得尝试很多次， 不同的数据集有不同的你和点，多试几次才能得到一个好的 laura。 好 了，以上就是这个视频主要内容了，如果你有疑问的话，欢迎留言，大家一起探讨，感谢大家的观看，下个视频，再见！

当我把一张自拍照发给豆包，我就会得到。

人人都要回来。

创造美一定要苦练十年吗？啊？今天分享的是 左边是简陋的自制海报，右边是精美专业的 ai 生成海报。选择好样式后输入文字和图片，稍等片刻后就会有很多免费模板， 如果觉得有部分不满意还可以进行调整和修改。 不想麻烦找的兄弟们，我已经打包放在了工具箱，评论猫猫即可。

当上雪山的喜极梦幻感照片制作方法来了，先找到我们豆豆，然后复制我评论区的指令发给豆豆。我可以了，我们等你的美图哦。

我将把图二中的人物按照图一的姿势放置到图一中，保持图一其余不变人物特征姿势和漫天大雪的场景也不变。

大家在找的这个超有趣的手拿玫瑰工艺风帽子 p 图制作教程来了，方法很简单，先复制我评论区这段代码，然后找到小豆丁，点加号，这里上传图片，对话框里粘贴这段子代码，点发送，稍稍等待一会，你将得到。

当我把平平无奇的图片交给豆包时，我就得到了。

看过来，学生像这样的照片是不是超爱呢？ ai 指令教程来了，超简单！首先来到豆包，再加号，上传一张参考图，哈尼的照片复制粘贴我评论区的指令，看不见的截图保存发送给豆包一会就好了。再点遍视频是不是更好看？快来试试吧！

保持独一无二的原则不变，把外来人物按一开始方式统治，人的生存方式不变，让漫漫大雪如尘，包围全城。

我将把图二中的人物按照图一的姿势放置，同时保持图一其余不变以及人物特征姿势，营造漫天大雪螺旋包围人物的效果。

暮色漫过雪山凹时，少年踏着岁月般的雪粒出现了。他身披银甲，白马，棕毛结满冰晶，腰间短刀刻着褪色的足灰。借个火啊， 掀开斗帽，露出半张被风霜时刻的脸。我递过火折子，见他指尖有道新鲜剑痕，与三天前劫走商队的那批人留下的伤口一模一样。火苗舔是松枝的劈啪声。他忽然开口，往西三十里，有狼群围了辆马车。我握紧猎刀，他却翻身上马， 银甲在暮色中泛起冷光，要救人就跟紧我的马蹄声惊起寒鸦，血雾在他身后翻涌成 苍白的漩涡。当破晓的阳光刺破云层时，我们终于在断崖边找到那辆腹满冰霜的马车。车辕上插着半截断剑，剑羽刻着与少年刀鞘相同的纹样。我小心翼翼的掀开车帘，只见一位妇人紧搂着孩童， 虽面色苍白，却并无大碍。少年默默拔下车辕上的断剑，与自己的短刀并置，纹路严丝合缝。这是我家族的守护之势。 他声音低沉，商队之事是为引开追兵。朝阳彻底驱散寒雾，他策马走向崖边开阔处，远方雪原上一座城堡的轮廓正渐渐清晰。

当我把一张滑雪的照片交给豆包，我就会得到。

当我把一张图片丢给豆包，看看他能做点什么。