AIGC | 如何使用stable diffusion做品牌视觉延展

在进行设计之前我们需要先下载Controlnet QR Code Monster模型，该模型可以很好的帮助我们对品牌视觉符号logo图形进行比较准确的控制。

模型下载传送门：https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster

进入传送门下载control_v1p_sd15_qrcode_monster.safetensors、control_v1p_sd15_qrcode_monster.yaml 两个文件。

并将文件存放在extensions\sd-webui-controlnet\models 文件中。

素材准备

完成基本环境搭建后，我们进入做前期素材准备环节。准备好想要进行视觉延展的原始品牌符号素材以及预期构思的视觉风格prompt关键词。

我们以苹果logo为例，准备的原始素材图片使用了512x512像素尺寸，素材尺寸可以根据个人实际需要调整。为了方便controlnet识别控制结构，素材的颜色这里我们需要统一处理成黑白稿。

Prompt构思

准备好素材后，进入Stable diffusion 文生图界面。

Stable diffusion模型这里以epicrealism_pureEvulutionV5为例，如果没有该模型也可以选择任意其他偏写实类的模型。

我们以硬件主题为例对苹果品牌进行视觉扩展，围绕硬件主题发散出计算机、晶片、芯片、空间、多维等Prompt关键词。在文生图文本框中输入Prompt:

geometric multidimensional space, many three-dimensional light emitting blocks, blue light and black background, with a glowing polygonal computer crystal chip，

如果发散不出比较合适的关键词，也可以先在网上收集一些比较贴切的设计参考，在图生图界面下置入参考图片，点击CLIP反推提示词，选取里面生成的词汇再输入文生图的Prompt中。

参数调试

完成prompt输入后，我们进行生成调试环节。点击controlnet插件，将黑白图片素材拖放至controlnet，勾选“启动”，“pixel perfect”和“Allow Preview”选项。

新版ControlNet 1.1新增Pixel Perfect（完美像素模式）可以让ControlNet 自动计算最佳预处理器分辨率，实现与 Stable Diffusion 的完美匹配。

如果没有该选项，可以通过进入扩展选项，点击从网址安装，复制粘贴以下链接到扩展的git仓库网址，安装完后重启界面即可使用。

GitHub - Mikubill/sd-webui-controlnet: WebUI extension for ControlNet

预处理选择invert，模型选择control_v1p_sd15_qrcode_monster，其他选项保持默认即可。点击中间红色爆炸图标，可以预览反白效果。如果希望最终生成的视觉效果logo图形部分以深色为主，则预处理器则可以选择无。

在SDXL Styles 界面中勾选“Enable Style Selector” ，Style中勾选“Digital Art”。

该选择器可以提供的选项生成不同类型的风格。如果没有该选项，同样可以复制以下链接在扩展中进行在线安装。

https://github.com/ahgsql/StyleSelectorXL

选择迭代步数，采样方法，宽度和高度，提示次引导系数。宽度和高度这里设置为512，为了方便快速生成不同效果图。

设置好参数后，点击生成开始抽卡。

在生成的图片中选择比较符合设想期望的方向。这里以左上角第一张图为例。

我们在随机数种子中输入符合方向的图片种子，并通过高分辨率修复放大图片精度。在高分辨率修复 (Hires. fix)界面中选择放大算法ESRGAN_4x，设置高分迭代步数，重绘幅度，放大倍数。迭代步数一般选在 10~20 ，步数超过 20 可能会出现畸形。重绘幅度一般在 0.3~0.8 ，根据实际效果调整，如果希望变化更大就调高数值。