序文
AIGC にとって色の制御は常に困難でした。プロンプトは汚染されます。img2img はランダムすぎます...今日は、controlnet を使用して画像の色の効果的な制御を実現します。AIGC はドローカードだと言われていますが、AIGC をおもちゃではなく道具として使うデザイナーにとっては、AIGC を制御する方法を知っておく必要があります。制御可能な AI 生成を一緒に始めましょう。
AIに色を付けたいのですが、なぜ難しいのでしょうか?
さまざまな「3 分保証」や「5 分デビュー」チュートリアルをご覧になったことがあるかもしれませんが、製品画像を必要な背景に簡単に埋め込むことができます。客観的に言えば、角度、投影、または製品と背景の意味的関係に関係なく、以下の写真は適格な写真と見なされます。しかし、2553 のビジョンを持つデザイナーとして、私は常にその欠点、つまり色、より正確には製品と背景の色の関係を見つけることができます。
しかし、数億のディテールを追加する限り、商品と背景の統合をより自然にし、AIによって生成される断片感を軽減し、人間の手で作られた洗練された画像に近づけることができます。
通常、このような効果を実現するには、安定した拡散で多数のカラー プロンプトを試す必要がありますが、SD メカニズムにより汚染が非常に深刻になり、効果が理想的になることはほとんどありません。または、途中でパッド マップを繰り返すことにより、反転 + ps、適切な効果を持つカードを引くには時間と労力がかかり、さらに労力がかかります。
よりシンプルで、より制御可能で、より効果的な方法が登場しました。もしあなたも上記の問題に悩まされているなら、私たちと一緒に AI に色を与えましょう。
これが色のコツです。シンプルで、制御可能で、効果的です。
これは、カラー コントロール方法を追加していないコントロール グループです。
① カラーコントロールの基礎となる製品の主要な色を抽出します。
まず、製品のメインカラーを吸収し、次に製品の色の変化の方向に従って、フルサイズ (最終サイズに等しい) のグラデーション効果を作成します。グラデーションは主に効果をより自然にするためのものです。 。
②コントロールネットを追加してカラーコントロール効果を実現します
このステップが重要なポイントです。カラー フュージョンが完了します。controlnet で、このカラー グラデーション イメージをロードし、プリプロセッサ t2ia_color_grid と対応するモデルを追加します。具体的なモデルとパラメータについては、後で詳しく説明します。ここでは、効果が先です。
③画像制作工程に組み込んで完全な画像カラーマネジメントを実現
最後に、背景生成プロセスを完了すると、調和のとれた色で断片感のないメインの製品イメージが得られます。
このプロセスをさまざまな製品やシーン グラフに適用すると、次のような効果が得られます。カラーコントロール後、製品画像の融合効果が大幅に改善されたことがわかります。上記の方法を使用すると、デザイナーは非常に制御しやすい方法で画像の色を制御できます。これは、製品自体が明るく多様な色を持ち、設置されるシーンに対してより高い要件がある場合に特に適しています。
操作はもはやブラックボックス、使うと本当に美味しい
以下に、中間パラメータと手順を詳しく紹介します。
プリプロセッサとして t2ia_color_grid を使用します。その機能は、色のグリッド検出を実行して、元の画像のクロマトグラムと一致し、同様の分布を持つ画像を生成することです。そのため、モザイク効果が表示されます。その作用により、再生成された画像は色の特性に従って再描画されます。(拡張思考: 一部の特別なシーンでは、色分布が均一でない手描きのテンプレートを設定し、これを使用してより豊かな効果を生み出すことができます)
最も重要なパラメータは、重み、開始制御ステップ、および終了制御ステップです。
重みは、このコントロールネットが全体の中でどれだけの役割を果たしているかを示します。次の図は、小さいものから大きいものまでの重みの分布が画像に与える影響を示しています。
開始制御ステップは、コントロールネットが描画ステップに介入し始めるタイミングを制御します。介入が早ければ早いほど、画像への影響は大きくなります。結局のところ、制御ネットは最初から関与しています。
終了制御ステップは、controlnet が画像生成ステップを終了するタイミングを制御します。終了が遅ければ遅いほど、影響はより完全に保持されます。これは、画像生成の最後の瞬間まで制御を残すことを意味します。
ここでのテストの結果、より調和のとれた効果を維持するために、3 つのパラメーターは (0.7、0.3、1) になりましたが、このパラメーターのセットは、柔らかい色合いと低い彩度の場合に適していることに注意してください。実際には、アプリケーションで使用される色は非常に重いため、それに応じてパラメータを調整する必要があります。
カラーコントロール用のコントロールネットを構築した後、製品およびレイアウト用のコントロールネットを追加すると、カラーコントロールプロセス全体が完了します。
「生成」をクリックして、調和のとれた色でドラフトが完成するまで待ちましょう。
ワンクリックで効果が得られ、ユーザーはスムーズな操作感を得ることができます。
上記の方法は主にローカル操作に使用され、一部の手順では人間の参加が必要です。この一連のロジックをオンラインで設計する場合、デザイナーが色を吸収するのにもはや依存できなくなるのは当然です。中間プロセスではいくつかの単純なアルゴリズムとコードが使用されます。たとえば、デザインのメインカラーを選択する場合などです。 SKU では、octree または colorthief を使用できます。
抽出された色の値も、より良い結果を達成するために、コントロールネットで使用される前に、特定の最適化とマッピングを受ける必要があります。結局のところ、製品の条件は多く、複雑です。単に機械認識に依存すると偏りがある可能性があるため、最終的な効果を確実に発揮するには、より正確な制御が必要です。
この時点で、カラー コントロール プロセス全体が完了します。AIGC はブラック ボックスで、ランダムで、描画されたカードであるということをよく聞いたことがあるでしょう。しかし、AIGC をおもちゃではなくツールとして使用したい人にとっては、探索する必要があります。 AIGC のあらゆる次元と側面からのあらゆる側面、リンク、それを制御する手段。テクノロジーは生活を変えますが、あなたの固有のスキルを変えることはできません。
以上、また次回！
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