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今天為大家推薦一種用 AI 輔助生成任意角色三視圖的方法，用到的是 Stability AI 新出的 Stable Zero123 模型，并結(jié)合 Midjourney、Stable Diffusion WebUI、Ps 等工具完成。工作流搭建完成后，用來生成一些簡單 IP 形象的三視圖非常方便。

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一、根據(jù)圖像生成多視角圖

Stable Zero123 是 Stability AI 在前段時間推出的一個新模型，可以根據(jù)一張圖像生成高質(zhì)量的 3D 模型，并且支持調(diào)整相機角度，也就我們可以根據(jù)一張圖像生成多個不同視角的新圖像。

由于 Stable Zero123 是開源模型，所以很快就有人在 ComfyUI 中建立了用 Stable Zero123 生成多視角圖像的工作流，下圖就是根據(jù)一張正面圖生成的 6 個視角的新圖像（文末有文件資源）。

工作流的具體操作方法為：

①將工作流導(dǎo)入 ComfyUI，對于缺失的節(jié)點，可以直接在 Manager 中安裝補全然后重啟。

②先在 Load Image 中上傳一張 IP 角色圖像，圖像需要有干凈的背景，并且主體和背景之間的反差要明顯。

③安裝 Zero123 模型。首先我們需要下載官方的 stable_zero123.ckpt 文件，安裝根目錄的 Checkpoints 大模型文件夾中。然后在 Range (Num Steps）- Float 節(jié)點中設(shè)置開始角度、結(jié)束角度和總的生成張數(shù)。30 表示順時針旋轉(zhuǎn) 30°，180 表示順時針旋轉(zhuǎn) 180°，6 表示在 30°-180° 之間生成 6 張圖像。

④生成時可以多嘗試調(diào)節(jié) KSampler 節(jié)點中的 cfg 參數(shù)，推薦在 2-6 之間嘗試，數(shù)值較低時，新圖像的效果會比較穩(wěn)定。

⑤然后在 PipeLoader 節(jié)點中設(shè)置新圖像的生成參數(shù)，包括大模型、VAE、提示詞等。我選擇的是一個 SDXL 大模型，提示詞描述了圖像的內(nèi)容 “A cute man, smile, gray short hair, wearing a blue suit, black belt, black leaves, gray shoes, 3D style, chibi, movie layered lighting,bright color”，反向提示詞選常用的即可。

⑥再設(shè)置 Controlnet 參數(shù)，這一步用于控制放大后圖像的外輪廓。因為我的大模型是 SDXL 的，所以這里用的是 controlne t 模型是 sai_xl_canny_256lora.safttensors，預(yù)處理器是 CannyEdgePreprocessor。

⑦繼續(xù)設(shè)置 IPAdapter 參數(shù)，這一步可以讓新生成的圖像在風(fēng)格上與原圖保持一致，需要用到 ip-adapter-plus_sdxl_vit-h.bin 模型（文末有資源包），下載后安裝到根目錄的 custom_nodes\ComfyUI_IPAdapter_plus\models 和 custom_nodes\IPAdapter-ComfyUI\models 文件夾中。

⑧最后設(shè)置 Upscale 放大參數(shù)，用到的是 4x-UltraSharp 模型。然后點擊 Queue Prompt 模型，就能得到多張清晰的視角圖了。

上面是在本地部署 Stable Zero123 模型生成多角度視圖的方式，優(yōu)點是可以靈活調(diào)整角度和生成效果。對于不會使用 ComfyUI 的小伙伴來說，我們也可以使用一些同類的在線工具生成多視角圖像，下面為大家推薦 2 種：

1）Wonder3D

網(wǎng)址： https://huggingface.co/spaces/flamehaze1115/Wonder3D-demo

Wonder3D 是一個根據(jù)單張圖像生成 3D 形象的模型，支持 2D 和 3D 圖像，并且效果相當穩(wěn)定。它在 Huggingface 上有一個免費使用的 Demo，可以根據(jù)一張圖像生成 6 個不同的視角以及法線 圖。如果對生成效果不滿意，可以點擊 Adanced options 選項，修改 cfg 參數(shù)、Inference Steps 和種子值來優(yōu)化圖像效果。

2）Zero123++

網(wǎng)址： https://huggingface.co/spaces/sudo-ai/zero123plus-demo-space

Zero123++ 也是一個可以根據(jù)單張圖像生成多視角圖像的模型，圖像上傳后點擊 Generate，等待幾分鐘就能得到多個視角的圖像，同樣支持修改 cfg 參數(shù)、Inference Steps 和種子值來優(yōu)化圖像效果。由于它的視角非常多樣，所以生成的圖像也可以用來訓(xùn)練單個物體或人物的 Lora 模型。

二、用 Midjourney 優(yōu)化圖像

通過上一步我們可以得到一個角色的基礎(chǔ)三視圖，如果你覺得圖像中的人物的細節(jié)還不夠好，可以再用 Midjourney 的墊圖功能優(yōu)化圖像，讓細節(jié)更完整精致。如果覺得上一步的圖已經(jīng)很完整了， 那么也可以跳過這里的優(yōu)化。

這一步需要注意的包括：

1. 提前確定好圖像的分辨率，需要適合三視圖的比例，我使用的是 1400-*1000px (7:5);
2. 除了墊圖之外，文本提示詞也要詳細描述畫面的細節(jié)；
3. 多調(diào)整提示詞或者 --iw 參數(shù)，探索不同的結(jié)果。

多次抽卡后，從中挑選出最合適的圖像，組成新的三視圖用于下一步的操作。中間我還用 Ps 處理了一下人物的眼睛，讓畫面的細節(jié)更一致。

三、用 Stable Diffusion WebUI 統(tǒng)一三視圖風(fēng)格

有了基礎(chǔ)的三視圖之后，我們可以用 Stable Diffusion WebUI 對其進行進一步加工，讓三個視角在風(fēng)格和細節(jié)上更統(tǒng)一，具體操作方式如下：

1. 進入圖生圖版塊，先選擇一個風(fēng)格契合的大模型。
2. 將我們準備好的三視圖上傳到圖生圖版塊，設(shè)置好提示詞和生成參數(shù)；重繪幅度不宜太高，0.2-0.5 為佳；
3. 啟用 controlnet 插件，選擇 tile 模型，保證新生成的與原圖的相似度。

生成參數(shù)可以參考下面的設(shè)置（文末也有 Lightflow 工作流文件，可以直接導(dǎo)入 WebUI 中使用）：

1. 大模型：revAnimated_v122, VAE hash: 235745af8d / VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
2. 正向提示詞：best quality,old masters,Front view,side view and back view of A cute boy. The cute boy wearing a light blue suit and gray shoes,smile,gray hair. Three view picture,full body,3D,chibi,minimalist,blindbox,white background,blender,chibi,
3. 反向提示詞：ng_deepnegative_v1_75t,easynegative,badhandv4
4. Steps: 28, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 316427694, Size: 1024x728, Denoising strength: 0.4, Clip skip: 2,
5. ControlNet 0: tile_resample, control_v11f1e_sd15_tile, Weight: 0.9

完成以上步驟后，我們就獲得一套完整且細節(jié)對應(yīng)的三視圖了，后期還可以繼續(xù)放入 Ps 中對色調(diào)、對比度等細節(jié)進行調(diào)節(jié)。這算是目前效果最好的生成任意角色三視圖的方法，文章內(nèi)提到的模型和工作流文件都在文末的網(wǎng)盤鏈接內(nèi)，大家記得下載。如果你還不了解 Midjourney 和 Stable Diffusion 的用法，可以看看我最新制作的 《零基礎(chǔ) AI 繪畫入門指南》，這是一門面向 AI 繪畫零基礎(chǔ)人群的系統(tǒng)課程，有全面細致的用法教學(xué)，并提供配套資源，能幫你快速掌握這兩款目前最熱門的 AI 繪畫工具。

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