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最近在小红书上看到了很多非常好看的 AI 字体海报，基本做法就是在 Stable Diffusion 中通过 Lora 风格模型+ Controlnet 外形掌握直接生成带字体的场景插画，加上排版就成了一张完整的字体海报，效验非常惊艳。我自己也尝试了一下发现制作方法并不难，而且可以灵活更换字体和模型获得不同的效验，出图效率很高。今天就以端午节中心海报为例，为大家详细介绍一下如何在 Stable Diffusion WebUI 制作这种字体海报。
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一、准备图片素材
由于 AI 绘画工具目前还无法直接生成准确的中文文本内容，需要借助 controlnet 才能实现文本轮廓掌握，因此我们需要先准备好对应的文字图像。图像需要注意以下几点：
先确定好比例。如果你想生成 3:4 的海报，那么垫图的比例也需要是 3:4，二者一致才能生成正确的图像，否则容易出错。1:1、3:4 或者 9:16 都是 AI 绘画工具中比较常用的画幅比，使用比例也方便生成时填写具体的数值，比如 3:4 对应的就是 512*768px。
采用合适的字体。不同中心的海报适配的字体不同，这个设计师们应该都清楚。比如对中国传统节日来说，宋体、楷体或者书法字体肯定会比黑体合适。此外采用的字体的笔画不能太细，否则 AI 的处理效验会很差。
视角的确定。 根据你最终想要的构图效验，可以提前将字体做好对应的处理。最简单的就是居中放置，此外还可以做等距立体化或者俯视躺倒处理。
字体在画面中的占比不能太小，一般在二分之一或者三分之二之间比较合适；也不能太满，与四周要留下合适的边距，否则也会影响 AI 的出图效验。
由于此次是以端午节为中心，所以我采用了 “阿里妈妈东方大楷” 和 “优设鲨鱼菲特健康体” 两种字体，并且用 Adobe Illustrator 对第二个字体做了 3D 等距处理，垫图尺寸都是 900*1200px （3:4）。
二、确定画面风格与模型采用
端午是中国传统节日，也是一个夏季节日，所以它为中心的海报最常用的色调是绿色，常用的元素有粽子、龙舟、竹叶、荷叶、河流，湖泊等。
目前在模型网（Civitai、liblibAI 等）上已经有端午中心的风格 lora 了，比如龙舟、粽子等，但由于技术限制，无法在文字这种复杂的结构内生成龙舟、人物等精致元素，所以采用场景类的风格 lora 最合适，相关中心可以有中式、绿色、夏日、荷花、竹、山水等。确定好基础的方向后，就可以去网站上筛选对应的模型了，下载后逐一尝试，以获取最好地效验。我挑选的 lora 模型有以下 4 种（文末有资源包）：
三、Controlnet 的设置
在 controlnet 中用垫图掌握文字效验时，最主要的有 2 点，一是用线条类模型掌握文字的外部轮廓，线稿越精细生成的效验就越准确；二是掌握深度，有了深度可以让字体有立体感，同时也方便字体与背景拉开距离，生成完整的场景。
所以生成此类字体海报时，一般有这两个类型的 controlnet 模型搭配就足够了。线条类可以采用 canny、lineart 或者最新的 anyline；深度模型的采用以实际的预处理效验为准，即主体与背景的灰度区别明显，不能粘连在一起。
除了模型的采用，模型的掌握权重和掌握时机也可以灵活调整：
掌握权重会影响模型的效验强度，如果你觉得文字边缘太硬与周围内容不协调，或者同时启用了多个 controlnet 模型，可以适当调低掌握权重，推荐数值为 0.5-1.0 之间。
掌握时机主要是调节 “引导终止时机”这个选项，如果提前终止掌握，可以让 AI 脱离 controlnet 的约束自由生成画面，从而让整体的融合效验更自然，推荐数值为 0.7-1.0 之间。
四、SD WebUI 参数
在以上内容都准备好之后，生成一张字体海报就非常容易了。下面以 2 组海报为例，介绍其中比较重要的一些生成参数。
示例 ①
大模型：revAnimated_v122；VAE：vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors；Clip skip: 2
Lora 模型：粿条 cartoon grass scene model 3D 电商卡通草地场景；绿意盎然春色茶饮
正向提醒词：(masterpiece, best quality),(Green Plant Art Form, Solo:1.5),bamboo,Flower,Meadow,Forest,Spring,Blooming Flowers,Moss Micro Landscape,Green,Clean Background,Perfect Lighting.,<lora:粿条 cartoon grass scene model 3D 电商卡通草地场景_v1.0:0.6>,[lora:绿意盎然春色茶饮_v1.0:0.8]
反向提醒词: easynegative,ng_deepnegative_v1_75t
Steps: 30, Sampler: DPM++ 3M SDE, Schedule type: Exponential, CFG scale: 7, Seed: 151971183, Size: 512×768
高清重绘：Hires upscale: 1.5, Hires steps: 15, Hires upscaler: R-ESRGAN 4x+, Denoising strength: 0.6
ControlNet 0: “Module: lineart_coarse, Model: control_v11p_sd15_lineart [43d4be0d], Weight: 0.6, Guidance Start: 0.0, Guidance End: 0.85,
ControlNet 1: “Module: depth_zoe, Model: control_v11f1p_sd15_depth [cfd03158], Weight: 0.7, Guidance Start: 0.0, Guidance End: 0.82
示例 ②
大模型：revAnimated_v122；VAE: vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors；Clip skip: 2
Lora 模型：「晶石」国风山水_v1.0；竹
正向提醒词：(masterpiece, best quality),a jewellery design(Colorful glaze style:1),Surrounding Gold Jewelry,bamboo,[lora:「晶石」国风山水_v1.0], gold,foil,bight light, mineral crystals, cliffs, clouds and mist, Micro landscape,[lora:竹_V1.0:0.7],(bamboo forest:1.2),bamboo background, minimalist background
反向提醒词：easynegative,ng_deepnegative_v1_75t
Steps: 30, Sampler: DPM++ 2M SDE, Schedule type: Exponential, CFG scale: 7, Seed: 3956652976, Size: 512×768
高清重绘：Hires upscale: 1.5, Hires steps: 15, Hires upscaler: R-ESRGAN 4x+, Denoising strength: 0.65
ControlNet 0: “Module: lineart_realistic, Model: control_v11p_sd15_lineart, Weight: 0.6, Guidance Start: 0.0, Guidance End: 0.8
ControlNet 1: “Module: depth_anything, Model: control_v11f1p_sd15_depth [cfd03158], Weight: 0.75, Guidance Start: 0.0, Guidance End: 0.82
两张海报的生成参数大体都是一致的，最主要的区别就是 lora 模型的采用，因此两张海报的风格也截然不同。
一般来只使用一种 lora 足够了 ，但如果想获得更丰富的视觉效验，则可以尝试用多种不同 lora 搭配使用 ，这样可以让海报不同部分拥有不同的颜色或质感，也可以让画面的内容和材质纹理更丰富。上图示例 ② 中的竹子元素就是添加了 “竹” lora 来实现的。
另外提醒词对画面效验也有影响。一般来说我们可以直接在模型主页借鉴作者提供的提醒词，但如果效验不理想，就需要自己对提醒词进行调整。同样是示例 ②，最初测试时字体是半透明的晶石质感，与背景差别不大，画面没有亮点；后来在提醒词中加强了“gold” 一词的权重，并减少了对矿石材质的描述，让字体整体呈现出金色，与背景又明显不同，让画面重点变得更加突出。
另外高清重绘也是非常有必要的，可以提升画面分辨率，让细节更丰富，质感纹理更清晰。
五、最终效验
用 SD WebUI 可以很快就生成多组内容完整、风格各异的字体插画，再加上一些简单的排版就能得到非常不错的效验。文内展示的是只是几个小范围的案例，大家可以多尝试不同的 lora 混搭以及不同的字体摆放方式，多调整多生成，肯定能探索出更多独特的风格。
那么以上就是本期为大家推荐的利用 SD WebUI 生成中文字体海报的相关教程。喜欢的话记得点赞、收藏、评论三连支持一波，我会更有动力为大家推荐更多 AI 干货内容。相关模型都在下方的云盘链接内，记得下载~
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