导语
随着 AIGC 浪潮的爆发，通过 AI 辅助设计师提高工作效率已然成为一种趋势。本次分享一些日常工作中使用 AI 对象的提效案例，包括思路与探索过程等，希望给大家提供一些启发。
AI 应用实例：
一、SD 助力营销活动
Stable Diffusion 作为一款融合了人工智能与艺术的绘画软件，为设计师带来了前所未有的创作方式。2D 色稿转 3D 方面，Stable Diffusion 技术高效且稳定。可以节省大量作图时间并获得令人满意的 3D 效验。
在智行集卡牌活动中，卡牌的制作上我们尝试运用 Stable Diffusion 将插画转为 3D 气概，以节省更多出图时间，一起康康我们是怎么做的吧！
①首先，Stable Diffusion2D 转 3D 作图时，选择的设计草图应具备结构方面的清晰度，以确保在转化为 3D 时能够保持细节的准确性。这样在运用 Stable Diffusion 算法进行处理的时候，会使图像更加立体、更贴合设计稿。
②其次，对于复杂场景，采用拆分元素的方式进行逐个生成，以确保生成的稳定性。这种自动处理深度和透视效验的优势减少了手动绘制的工作量，可以节省大量的出图时间。
③最后，对生成的元素进行必要的合成，统一元素的光影和环境关系，以确保最终的 3D 效验符合预期。
二、AI 生成动态海报
熟悉 Runway 的小伙伴一定对 Runway 公司推出 GEN-2 的 AI 对象不陌生，它可以实现从文本/图片到视频的生成。也就是说，它可以根据你输入的文字或提供的图片，自动合成一个符合你想象的视频。
在沉浸感强的游览类营销海报里可以用 gen-2 强大的生成视频能力，生成连贯逼真的景点动态海报，那看看该怎么实现吧！
*查看动态效验点击：AI生成动态海报-Runway gen2使用教程
拆分海报：分为文案、主体人物和靠山。
分析场景：根据画面内容确定用靠山生成视频，预设靠山变化为星移斗转的效验。
明确生成模式：用图+文模式，上传靠山图再输入描述词“a yurt in the desert with lights and a sky full of stars,the stars are twinkling, in the style of hyper-realistic”再点击生成图片。
Runway GEN-2 这次的更新，让生成视频在真实性上实现飞跃，设计师可以更加方便地将创意转化为视频形式，同时也提供了更多的创作可能性。
三、Lora 模型训练 | 实现 3D 游览靠山自由
在日常营销设计项目中，3D 游览靠山是使用频率高、耗时较长的场景，为此智行 UED 针对这细分场景训练定制化 Lora 气概模型，来快速、低成本的完成靠山生成，高效进行后续的合成设计。
Stable Diffusion 训练气概模型，分为以下六大步骤：
收集训练集：收集气概统一的 3D 游览素材，图片收集原则宁缺毋滥，需高清
训练集处理：删除多余复杂干扰元素，图片格式统一为 jpg 或者 png
添加 Tag：Stable Diffusion 反推获取基础关键词，在手动编辑关键词（可结合 Midjourney 中 Describe 命令）
参数调整：大模型选择：model.ckpt、分辨率设置：768×1152、 最大训练轮数 epoch：20、总步数：36000 步
模型测试：选择脚本 XYZ 轴测图测试，对比分析在不同模型与 Lora 权重下效验，选出最佳模型与之匹配的权重值
模型迭代优化：根据业务场景应用反馈，优化训练集素材和标签，重复训练，直到最终训练的 Lora 稳定性、泛化性较好
四、AI 定制头像气概—生成专属写真照
今天与大家分享使用 Stable Diffusion 生成定制头像的教程！在这个数字时代，创造个性化内容已经成为一种潮流趋势。通过 AI 的帮助，我们可以一键转换生成不同气概的头像。接下来，请跟随我们的步伐，开始探索 AI 头像世界的无限可能！让我们一起打开 AI 头像世界的大门吧！
1. 模型选择：
清新漫画气概：anything-v5-PrtRE
元气漫画气概：toonyou_beta6
迪士尼气概：sdxlNijiSpecial_sdxlNijiSE
唯美减龄气概：sdvn7Nijistylexl_v1
2. 提醒词模版（正）：通用正向提醒词+Tag 反推提醒词
通用正向提醒词：3d renderng,C4D,best quality,high quality,asian girl
Tag 反推提醒词：1girl,solo,braid,glasses,twin braids,brown hair,realistic,simple background,long hair,shirt,parted lips,green shirt,upper body,lips,looking at viewer,brown eyes
3. 提醒词（反）：
通用反向提醒词：(worst quality, low quality, normal quality, bad quality:1.4),(lowres:1.3),(extra fingers, missing fingers:1.2),(poorly rendered hands:1.2),(mutation:1.1),(mutated hands:1.3)
4. 启动 ControlNet
预处理器：Depth(深度)/Lineart (线稿)
写在最后
以上案例是工作中应用 AI 对象的探索案例，灵活运用 AI 对象可以为我们提供更高效的工作方式和创意灵感。未来我们将持续关注 AI 领域，分享更多的相关对象和应用场景。