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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 合营 Controlnet 插件制作字效的案例，我也考试测验了一下，效果非常不错，能用来快速天生各种高质量且极具创意的中文立体字效，本日就为大家分享干系的操作方法 ~
首先我们可以在 Ps 或者 Ai 中准备字体图片素材，图片须要是白底黑字，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 768512px 的图片，字体位于画面正中心。
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二、设置提示词及参数
图片准备完成后，打开 WebUI，设置提示词及干系参数。我准备天生的内容与科幻有关，以是在提示词中利用了机器、飞船、火星、太空等干系元素，详细参数如下（提到的模型在文末可打包下载）：
大模型：revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型：自动正面提示词：best quality, masterpiece, ((Sharp silver constructions)), mechanical components, spaceship, huge Mars, Crater, universe background负面提示词：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 为负面提示词 embedding 模型 ）迭代步数：30采样方法：DPM++ 2M SDECFG scale：7种子值：2387036663尺寸：Size: 512x768三、设置 Controlnet 参数接下来是用 Controlnet 掌握出图效果，用到的是 canny 模型。Canny 能精准提取物体的形状线条，在这里利用可以让图像天生后“科幻”的字形轮廓依旧清晰可辨识，以是数值不能太低，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]掌握权重（weight）: 0.95设置完成后点击「天生」按钮查看效果，可以多天生几次从中挑选效果比较好的，canny 的掌握权重也可以适当调度，最终生成的图像如下：
四、用 Tile 模型进行细节优化
图像天生后，直接点击天生框下方的“发送到图生图”，转到图生图界面进行下一步操作，大模型、提示词、采样办法、天生步数、尺寸这些都不变，启用 controlnet 的 tile 模型，不用上传图片，详细参数如下：
重绘幅度（Denoising strength）：0.75ControlNet 预处理（preprocessor）：tile_resampleControlNet 模型 model：control_v11f1e_sd15_tile [a371b31b]掌握权重：weight: 0.75设置完毕后点击「天生」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细，调度重绘幅度和 tile 模型的掌握权重 2 项参数可以得到更多样的结果。
重绘幅度：数值越高，新图像与原图的细节差异越明显掌握权重：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）
根本参数
大模型：revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型：自动正面提示词：best quality,masterpiece, (( gold Metallic typography)),(Exquisite carving pattern),3d,on a black background负面提示词：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 为负面提示词 embedding 模型 ）迭代步数：30采样方法：DPM++ 2M SDECFG scale：7种子值：2387036663尺寸：768512controlnet 参数 （可灵巧调度）
controlnet 0：预处理器&模型 canny / 掌握权重：1.2controlnet 1: 预处理器&模型 depth_leres / 掌握权重：0.55② 食材字效
根本参数
字体：优设鲨鱼菲特康健体大模型：revAnimated_v122 / 外挂 VAE 模型：自动正面提示词：best quality,masterpiece, (made of 3 cut fruit and vegetable),white background负面提示词：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 为负面提示词 embedding 模型 ）迭代步数：30采样方法：DPM++ 2M SDECFG scale：7种子值：3339082817尺寸：512768controlnet 参数（可灵巧调度）
controlnet 0：预处理器&模型 canny / 掌握权重：0.8controlnet 1: 预处理器&模型 depth_leres / 掌握权重：0.4图生图 tile 优化参数（可灵巧调度）
种子值：1640338457重绘幅度：0.75controlnet 0：预处理器&模型 tile_resample / 掌握权重：0.65③ 国风字效 （结合水墨风lora利用）
根本参数
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）正面提示词：best quality,masterpiece, ((made of red red red burning lava and rocks)),gray war smoke and clouds,负面提示词：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 为负面提示词 embedding 模型 ）迭代步数：30采样方法：DPM++ 2M SDECFG scale：7种子值：849744833尺寸：512768controlnet 参数
controlnet 0：预处理器&模型 canny / 掌握权重：1.2controlnet 1: 预处理器&模型 depth_leres / 掌握权重：0.65好啦以上便是本期为大家先容的利用 Stable Diffusion WebUI 合营 Controlnet 插件制作中文立体字效的干系内容，喜好本期推举的话记得点赞收藏支持一波，之后会连续为大家推举更多实用的 AI 绘画干货内容。
文中提到的干系模型资源已经打包好，可以直接文末下载利用。