ComfyuI工作流|快速搭建手写书法字体效果
西安/UI设计师/237天前/10295浏览
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ComfyuI工作流|快速搭建手写书法字体效果
大家好,我是三石。
今天给大家带来的是一个我认为非常有价值的工作流,就是一键生成带笔触的书法字体效果,话不多说,我们上图。

此外,我们还可以给字体来个金色黑底,更加气派。





以上所有的操作,
在工作流中只需要需入文字,调整参数就好,不需要上传参考图,不需要垫图
(当然,也可以垫哈),也不需要排版,全部自动化处理,那他们是怎么实现的呢?我们开始今天的教程吧。
本章目录:
1.我的灵感启发
2.工作流逻辑梳理
3.工组流拆解搭建
3.1 理解书法笔触lora
3.2 理解ControlNet应用和深度预处理器
3.3 理解渐变覆盖节点
3.4 理解文本图像节点
4.工作流搭建步骤
5.总结
1.我的灵感启发
其实刚开始,我是看了liblib上发的效果得到的想法,这个效果的本质其实是lora+ControlNet控字,然后在原来的字体上增加笔触效果。

但是后来我发现这个功能还有可以进步的空间:
1.首先他必须垫图和前期在ps等软件上排好版,然后再上传到webui上加效果;
2.字体的颜色需要提示词来控制,不能随心所欲;
3.背景颜色也需要提示词来控制
总之,我觉得还可以更方便些,所以在此基础上,我探索了工作流,完美的解决了上述问题。
大家想要现成工作流的可以关注我去我主页哦。


那这是怎么实现的呢?
2.工作流逻辑梳理
首先,我先梳理了该工作流用到的主要节点有:

工作流的核心逻辑是通过先输入文字抠图变成图片,再交给“ControlNet预处理器”变成深度图片,然后 一起喂给“K采样器”出带笔触的书法字体,之后将图片变成遮罩交给“渐变覆盖”节点,再结合之前的尺寸和背景,最后出最终效果图。
我画了下面这张逻辑图,大家可以先看下。

3.工作流拆解搭建
在理解了大致的流程之后,我们就要进入本章最重要的环节了——工作流的详细拆解和解析,我会先解析重要的流程关键点,再说明过程关键点,最后串起来就完成整个工作流的搭建了。
3.1 理解书法笔触lora
首先我们需要安装一个书法lora,大家可以去liblib上自行下载,然后安装到本地。

安装路径:

这一部分的工作流如下,别忘了复制liblib上的提示词哈,这是关键。
底模:
sd1.5dreamshaper_8.safetensors
大家也可以安装liblib上推荐的模型,都可以的。
正向:
Lettersart,hardLetter,monochrome,greyscale,no humans,abstract,white background,calligraphy brush \(medium\),traditional media,simple background,signature,<lora:Lettersart:0.8>,
负向:
text, watermark
Lora模型强度:
值越大越接近lora风格,是用来控制lora模型对生图风格的影响大小的。
关于lora这一块,大家不太清楚的可以去访问我之前的文章,在里面有详细的解答:

下面这张图是不同的lora模型强度带来的结果:

3.2 理解ControlNet应用和深度预处理器
这个工作流的核心其实还是ControlNet的应用,说白了就是控图,先把字体的外形保留下来,接着再外形上增加笔触效果就可以了,理解了这个,后面就比较简单啦。
大家 如果对ControlNet还不是很懂的话,可以查看我上一篇文章,里面有很细致的介绍,这里就不多说啦。
我们先看这部分的节点流程:
这里用到了“Zoe深度预处理器”和“Control_v11f1p_sd15_depth.pth”模型。


我们趁此机会,来聊下这个深度预处理的底层原理是什么。
他是通过将图片变成“黑白灰”三色来区分物体的前后关系、远近关系,并且还能够基本还原图片的外轮廓。
我们看下面这张面包图就能更加明白了,距离我们越近,颜色就越白,距离我们越远,颜色就越黑。

在Comfyui中,有好几种处理深度的预处理器,他们之间的差别我们可以对比看下。其实这些预处理器没有好坏之分,只有合适不合适,Zoe的两个和MiDsa、Depth Anything这三个在前后对比中拉的比较开,Depth Anything V2和Depth Anything这两个保留了更多的细节,建议大家自己都去尝试下。

这是文字的深度效果,里面的参数配置我现在也不是很清楚,没找到相关的文档,建议保持不动哈,大家有这方面的信息可以一起分享下哦。

ControlNet应用上还有一个“强度”的参数设置,这个参数是控制ControlNet对出图的影响程度的,“强度=0”意味着完全ControlNet对生图没有任何影响,强度越高,影响越大,我做了下面的测试,方便大家做对比。
左侧是上传的原图,右侧是最终效果图。

下面两张是不同强度的对比,可以发现,强度太低,虽然笔触风格很潇洒,但是识别性太差,强度太高,虽然识别度很高,但是笔触的效果会被慢慢淡化,这里希望大家在调整下多尝试,找到一个中间值,既能保持识别度,也能强化笔触风格。


另外,开始时间和结束时间大家也可以尝试下,风格化效果也不错,说不定还会有惊喜哦。这个是需要 在“高级的ControlNet”中才有的,大家可以替换下试试。

3.3 理解渐变覆盖节点
了解了最重要的ControlNet模型在书法中的应用之后,我们还需要了解“渐变覆盖”节点的使用说明,这个节点是为了在最后环节给字体上颜色用的。

这个节点的本质其实是在遮罩层上涂上渐变色,然后加一张底图作为背景就好了。然后节点里面的参数,如果大家学过photoshop,就很好理解了,无非就是渐变颜色色值,图层之间的混合模式,渐变的角度等,大家自己多测试几下就知道的七七八八了,这里就不展开讲啦。
最后讲一下这个节点的安装,大家可以访问下方的官方网站进行安装,不会安装的可以看我之前的教程哦。
安装之后,我们在这里找到他:

3.4 理解文本图像节点
最后一个重要的节点就是“文本图像”节点,这个节点就是为了实现直接打字就能生成书法笔触效果的节点,这个节点里有三块参数是比较重要的。

首先我们讲一下怎么安装,他跟上面的渐变覆盖是同一套节点组,大家可以在下面找到该节点。

第一个关键的是字体,要想生成不同风格的笔触出发,我们首先要先生成不同风格的原字体,这里就需要先上传各种“字体包”到ComfyUI中,存放的路径在下图:

第二个关键的是字符变化范围和种子,这个功能是可以将字体随机排版成大小不一的样子,让字体更有排版感觉,大家可以看下下面的案例,字符变化范围越大,字之间的大小比例就越强,下面的“字符变化种子”是调整随机排版用的。
另外 ,上面的“排版”也是很重要的,分为“横版”和“竖版”,竖版就是文字是竖向排列的。

第三个关键的是画面的尺寸,也就是这里的宽度和高度,这里的尺寸设置直接影响我们最后出图的尺寸。

4.工作流搭建步骤
好了,在理解了上面的核心节点之后,我们就可以正式搭建工作流了,因为工作流很复杂,我确实没办法通过图文形式来很好地解释,大家有需要的可以私我要工作流哈,我这里尽量把流程梳理清楚给大家展示。
4.1 我们先要把输入的文字先抠出背景给到ControlNet预处理器,让ControlNet学习文字的轮廓形状。

4.2 接着我们把lora模型,正负向提示词全部连接到K采样器,先得到一个带白色背景的书法笔触效果。

4.3 最后,我们通过“获取图像尺寸”节点,来保证最终出图的尺寸和输入文字时候的尺寸保持一致,再到“渐变覆盖”节点中增加渐变色就可以啦。

这里我们还可以上传自己的背景图,如下,不过建议保持上传图片的尺寸和前面的尺寸保持一致。

4.4 别忘了K采样器出来的图片要变成遮罩再反转之后给到“覆盖节点”。
总结:
今天的分享到这里就结束啦,这个工作流我个人感觉还是有很大用处的,毕竟作为设计师,我们在设计海报,包装、宣传册、易拉宝等物料,或者是APP banner时,都需要用到字体的设计,之前我们只能够用一些书法字体,再或者高级一点的就是下载一些“汉字部首笔刷”,拿ps进行组装。
我并不是排斥上面的做法哈,因为有些时候,手动设计更容易达到设计师心中的要求,但是对于一些常规的宣传设计,我们或许可以考虑在效率上做点提升,让设计师能有更多地时间去接触新知识,新概念,我想AI带来的最大作用,也应该是这个吧。

🎉🎉🎉 最后祝大家出图快乐,收获惊喜。
喜欢的可以点个关注哦,欢迎大家一起讨论,共同进步。悄悄告诉大家,上面的ControlNet预处理器还可以换成别哦,说不定会有意外收获!

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