大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~
最近在网上看到很多用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 插件制作字效的案例，我也尝试了一下，效果非常不错，能用来快速生成各种高质量且极具创意的中文立体字效，今天就为大家分享相关的操作方法 ~
上期回顾：
一、准备字体图片素材
首先我们可以在 Ps 或者 Ai 中准备字体图片素材，图片需要是白底黑字，尺寸按自己的需求，设置在 512~768 px 之间，字体最好选择免费可商用的，位置也要预先安排好，方便后期排版。我准备的是一张 768*512px 的图片，字体位于画面正中央。
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二、设置提醒词及参数
图片准备完成后，打开 WebUI，设置提醒词及相关参数。我准备生成的内容与科幻有关，所以在提醒词中使用了机械、飞船、火星、太空等相关元素，具体参数如下（提到的模型在文末可打包下载）：
大模型：revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型：自动
正面提醒词：best quality, masterpiece, ((Sharp silver constructions)), mechanical components, spaceship, huge Mars, Crater, universe background
反面提醒词：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 为反面提醒词 embedding 模型 ）
迭代步数：30
采样方法：DPM++ 2M SDE
CFG scale：7
种子值：2387036663
尺寸：Size: 512×768
三、设置 Controlnet 参数
接下来是用 Controlnet 控制出图效果，用到的是 canny 模型。Canny 能精准提取物体的外形线条，在这里使用可以让图像生成后“科幻”的字形轮廓依旧清晰可辨识，所以数值不能太低，建议在 0.8-1.2 之间。记得勾选启用，点击爆炸小图标可以预览 canny 的提取效果，我的参数如下：
预处理器（preprocessor）: canny
模型（model）：control_v11p_sd15_canny [d14c016b]
控制权重（weight）: 0.95
设置完成后点击「生成」按钮查看效果，可以多生成几次从中挑选效果比较好的，canny 的控制权重也可以适当调整，最终生成的图像如下：
四、用 Tile 模型进行细节优化
图像生成后，直接点击生成框下方的“发送到图生图”，转到图生图界面进行下一步操作，大模型、提醒词、采样方式、生成步数、尺寸这些都不变，启用 controlnet 的 tile 模型，不用上传图片，具体参数如下：
重绘幅度（Denoising strength）：0.75
ControlNet 预处理（preprocessor）：tile_resample
ControlNet 模型 model：control_v11f1e_sd15_tile [a371b31b]
控制权重：weight: 0.75
设置完毕后点击「生成」按钮查看重绘效果，得到的新图像会比原图细节更加丰富精致，调整重绘幅度和 tile 模型的控制权重 2 项参数可以获得更多样的结果。
重绘幅度：数值越高，新图像与原图的细节差异越明显
控制权重：数值越低：新图像与原图的整体差异越明显，变形越严重
五、更多案例
① 金属字效 （ canny 与 depth 双模型）
基础参数
大模型：revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型：自动
正面提醒词：best quality,masterpiece, (( gold Metallic typography)),(Exquisite carving pattern),3d,on a black background
反面提醒词：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 为反面提醒词 embedding 模型 ）
迭代步数：30
采样方法：DPM++ 2M SDE
CFG scale：7
种子值：2387036663
尺寸：768*512
controlnet 参数 （可灵活调整）
controlnet 0：预处理器&模型 canny / 控制权重：1.2
controlnet 1: 预处理器&模型 depth_leres / 控制权重：0.55
② 食材字效
基础参数
字体：优设鲨鱼菲特健康体
大模型：revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型：自动
正面提醒词：best quality,masterpiece, (made of 3 cut fruit and vegetable),white background
反面提醒词：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 为反面提醒词 embedding 模型 ）
迭代步数：30
采样方法：DPM++ 2M SDE
CFG scale：7
种子值：3339082817
尺寸：512*768
controlnet 参数（可灵活调整）
controlnet 0：预处理器&模型 canny / 控制权重：0.8
controlnet 1: 预处理器&模型 depth_leres / 控制权重：0.4
图生图 tile 优化参数（可灵活调整）
种子值：1640338457
重绘幅度：0.75
controlnet 0：预处理器&模型 tile_resample / 控制权重：0.65
③ 国风字效 （结合水墨风lora使用）
基础参数
字体：优设书华体
大模型：revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型：自动
Lora 模型：墨心 Moxin_10（文末有资源包）
正面提醒词：best quality,masterpiece, ((made of red red red burning lava and rocks)),gray war smoke and clouds,
反面提醒词：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 为反面提醒词 embedding 模型 ）
迭代步数：30
采样方法：DPM++ 2M SDE
CFG scale：7
种子值：849744833
尺寸：512*768
controlnet 参数
controlnet 0：预处理器&模型 canny / 控制权重：1.2
controlnet 1: 预处理器&模型 depth_leres / 控制权重：0.65
好啦以上就是本期为大家介绍的利用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 插件制作中文立体字效的相关内容，喜欢本期推荐的话记得点赞收藏支持一波，之后会继续为大家推荐更多实用的 AI 绘画干货内容。