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最近在網上看到很多用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 插件制作字效的案例，我也嘗試了一下，效果非常不錯，能用來快速生成各種高質量且極具創意的中文立體字效，今天就為大家分享相關的操作方法 ~

上期回顧：

一、準備字體圖片素材

首先我們可以在 Ps 或者 Ai 中準備字體圖片素材，圖片需要是白底黑字，尺寸按自己的需求，設置在 512~768 px 之間，字體最好選擇免費可商用的，位置也要預先安排好，方便后期排版。我準備的是一張 768*512px 的圖片，字體位于畫面正中央。

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二、設置提示詞及參數

圖片準備完成后，打開 WebUI，設置提示詞及相關參數。我準備生成的內容與科幻有關，所以在提示詞中使用了機械、飛船、火星、太空等相關元素，具體參數如下（提到的模型在文末可打包下載）：

1. 大模型：revAnimated_v122 / 外掛 VAE 模型：自動
2. 正面提示詞：best quality, masterpiece, ((Sharp silver constructions)), mechanical components, spaceship, huge Mars, Crater, universe background
3. 負面提示詞：lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, EasyNegative （ EasyNegative 為負面提示詞 embedding 模型 ）
4. 迭代步數：30
5. 采樣方法：DPM++ 2M SDE
6. CFG scale：7
7. 種子值：2387036663
8. 尺寸：Size: 512x768

三、設置 Controlnet 參數

接下來是用 Controlnet 控制出圖效果，用到的是 canny 模型。Canny 能精準提取物體的外形線條，在這里使用可以讓圖像生成后“科幻”的字形輪廓依舊清晰可辨識，所以數值不能太低，建議在 0.8-1.2 之間。記得勾選啟用，點擊爆炸小圖標可以預覽 canny 的提取效果，我的參數如下：

1. 預處理器（preprocessor）: canny
2. 模型（model）：control_v11p_sd15_canny [d14c016b]
3. 控制權重（weight）: 0.95

設置完成后點擊「生成」按鈕查看效果，可以多生成幾次從中挑選效果比較好的，canny 的控制權重也可以適當調整，最終生成的圖像如下：

四、用 Tile 模型進行細節優化

圖像生成后，直接點擊生成框下方的“發送到圖生圖”，轉到圖生圖界面進行下一步操作，大模型、提示詞、采樣方式、生成步數、尺寸這些都不變，啟用 controlnet 的 tile 模型，不用上傳圖片，具體參數如下：

1. 重繪幅度（Denoising strength）：0.75
2. ControlNet 預處理（preprocessor）：tile_resample
3. ControlNet 模型 model：control_v11f1e_sd15_tile [a371b31b]
4. 控制權重：weight: 0.75

設置完畢后點擊「生成」按鈕查看重繪效果，得到的新圖像會比原圖細節更加豐富精致，調整重繪幅度和 tile 模型的控制權重 2 項參數可以獲得更多樣的結果。

1. 重繪幅度：數值越高，新圖像與原圖的細節差異越明顯
2. 控制權重：數值越低：新圖像與原圖的整體差異越明顯，變形越嚴重

五、更多案例

① 金屬字效 （ canny 與 depth 雙模型）

基礎參數

1. 大模型：revAnimated_v122 / 外掛 VAE 模型：自動
2. 正面提示詞：best quality,masterpiece, (( gold Metallic typography)),(Exquisite carving pattern),3d,on a black background
3. 負面提示詞：lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, EasyNegative （ EasyNegative 為負面提示詞 embedding 模型 ）
4. 迭代步數：30
5. 采樣方法：DPM++ 2M SDE
6. CFG scale：7
7. 種子值：2387036663
8. 尺寸：768*512

controlnet 參數 （可靈活調整）

1. controlnet 0：預處理器&模型 canny / 控制權重：1.2
2. controlnet 1: 預處理器&模型 depth_leres / 控制權重：0.55

② 食材字效

基礎參數

1. 字體：優設鯊魚菲特健康體
2. 大模型：revAnimated_v122 / 外掛 VAE 模型：自動
3. 正面提示詞：best quality,masterpiece, (made of 3 cut fruit and vegetable),white background
4. 負面提示詞：lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, EasyNegative （ EasyNegative 為負面提示詞 embedding 模型 ）
5. 迭代步數：30
6. 采樣方法：DPM++ 2M SDE
7. CFG scale：7
8. 種子值：3339082817
9. 尺寸：512*768

controlnet 參數（可靈活調整）

1. controlnet 0：預處理器&模型 canny / 控制權重：0.8
2. controlnet 1: 預處理器&模型 depth_leres / 控制權重：0.4

圖生圖 tile 優化參數（可靈活調整）

1. 種子值：1640338457
2. 重繪幅度：0.75
3. controlnet 0：預處理器&模型 tile_resample / 控制權重：0.65

③ 國風字效 （結合水墨風lora使用）

基礎參數

1. 字體：優設書華體
2. 大模型：revAnimated_v122 / 外掛 VAE 模型：自動
3. Lora 模型：墨心 Moxin_10（文末有資源包）
4. 正面提示詞：best quality,masterpiece, ((made of red red red burning lava and rocks)),gray war smoke and clouds,
5. 負面提示詞：lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, EasyNegative （ EasyNegative 為負面提示詞 embedding 模型 ）
6. 迭代步數：30
7. 采樣方法：DPM++ 2M SDE
8. CFG scale：7
9. 種子值：849744833
10. 尺寸：512*768

controlnet 參數

1. controlnet 0：預處理器&模型 canny / 控制權重：1.2
2. controlnet 1: 預處理器&模型 depth_leres / 控制權重：0.65

好啦以上就是本期為大家介紹的利用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 插件制作中文立體字效的相關內容，喜歡本期推薦的話記得點贊收藏支持一波，之后會繼續為大家推薦更多實用的 AI 繪畫干貨內容。

文中提到的相關模型資源已經打包好，可以直接文末下載使用。也歡迎大家掃描下方的二維碼加入“優設 AI 繪畫交流群”，和我及其他設計師一起交流學習 AI 知識~

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