Stable Diffusion一分钟图片转绘插画教程
利用StableDiffusion实现图片转插画，推荐万象熔炉大模型与扁平插画LoRA，配合ControlNetTile模块。正向提示词以flatillustration开头，反向提示词加入质量降级词。采样器Eulera，步数30，CFG7，权重0 8。真人转绘时人物嘴巴易张开，颜色较艳丽，效果取决于模型选择。
前面我们深入探讨了线稿转绘的实用技巧，后续有新实践会继续分享。今天将目光转向社交平台上更热门的玩法——图片转插画。这类AI插画生成操作其实有固定套路，直接上干货，帮你快速掌握Stable Diffusion插画转绘方法。
一. 图片转插画的制作方法
【第一步】：大模型的选择
这里推荐使用：万象熔炉 | Anything V5/V3。该模型在扁平化插画风格上表现稳定，社区用户量大，遇到问题容易找到参考案例，非常适合AI绘画入门。
【第二步】：提示词的编写
正向提示词格式：flat illustration, sdh, + 图片信息
这里的 sdh 是后续要用的LoRA触发词，图片信息可通过WD1.4标签器反推获得，确保内容准确。
正向提示词示例：
- Prompt：flat illustration, sdh, no humans, cloud, sky, scenery, outdoors, building, day, blue sky, city, cityscape, lamppost, cloudy sky, skyscraper, road
- 提示词：平面插画，无人，云朵，天空，风景，户外，建筑，白天，蓝天，城市，城市景观，路灯，多云天空，摩天大楼，道路
反向提示词：
- (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, watermark, ng_deepnegative_v1_75t, EasyNegative, badhandv4
相关参数设置：
- 采样器：Euler a
- 采样迭代步数：30
- 图片宽高：512×768（也可设为1024×1024，最好与待转绘原图保持一致）
- 提示词引导系数（CFG）：7
【第三步】：LoRA 模型的设置
这里使用的是扁平插画专用LoRA，能有效提升风格一致性。
LoRA：扁平插画 V1.0
- 触发词：
sdh - 权重设置为 0.8
【第四步】：ControlNet 的设置
相关参数设置如下：
- 控制类型：选择“Tile/Blur（分块/模糊）”
- 预处理器：tile_resample（分块重采样）
- 模型：control_v11f1e_sd15_tile
- 控制权重：0.65
【第五步】：图片生成
点击【生成】按钮，查看最终生成的插画效果。
二. 真人图片转插画效果体验
下面用相同方法测试真人照片转插画。其他参数不变，仅修改正向提示词：
- Prompt：flat illustration, sdh, 1 girl, clean white background
- 提示词：平面插画，一位女孩，干净白色背景
生成的插画效果如下：
三. 相关说明
（1）关于人物照片转插画，有个有趣现象：原照片中人物嘴巴通常是闭合的，但生成后嘴巴会张开。这与模型训练数据的表情分布有关，目前没有完美约束方法，如果介意可以手动修图调整。
（2）当前控制器采用tile模型，转出的插画色彩较为鲜艳。我们也尝试过lineart、canny等线条类模型，效果均不理想。感兴趣的朋友可以自行对比测试。
（3）图片转插画的最终质量，核心取决于大模型与LoRA模型的选择。后续我们会继续探索其他风格，欢迎大家交流分享更优方案。
好了，今天的分享就到这里。希望对你有帮助。
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