今天我们开始学习AI绘画Stable Diffusion 中图片转绘的教程分享，图片转绘有很多不同的应用场景，比如图片转线稿，图片转插画，图片转漫画等。这也是AI绘画在实际场景中一个比较常见的应用方向之一。这里我们以图片转线稿的制作方式开始。

我们先看一下图片转线稿的效果图。

一. 图片转线稿的制作方法

【第一步】：大模型的选择

这里推荐使用：ReVAnimated，版本v122。

模型下载请看文末扫描免费获取哦

【第二步】：提示词的编写

正向提示词

Prompt：lineart,line drawing,sketching,blank and white,clean white background,masterpiece,best quality

提示词：线条艺术，线条画，素描，空白和白色，干净的白色背景，杰作，最好的质量

反向提示词

negative

相关参数设置

采样器：Euler a

采样迭代步数：20

图片宽高：512*768 （和需要转绘的原图片保持一致）

提示词引导系数（CFG）：7

【第三步】：Loar模型的设置

这里介绍几个目前使用量最多的LORA模型：

Lora1: 动漫AnimeLineart/Manga-like，版本为v3.0manga-like

无需触发词。

Lora2: 线稿模型-照片转绘-2.0

触发词：line, monochrome,greyscale

Lora3: 线稿，lineart，线条库，手绘

无需触发词。

以上三款Lora模型下载请看下方扫描免费获取哦

这里我们使用Lora1动漫AnimeLineart模型即可，将权重设置为1。其他的loar模型大家可以自由尝试。

【第四步】：ControlNet的设置

相关参数设置如下：

控制类型：选择"Lineart(线稿）"

预处理器：lineart_realistic

模型：control_v11p_sd15_lineart

控制权重：1

【第五步】图片的生成

点击【生成】按钮，我们来看一下最终生成的图片效果。

二. 使用 ControlNet的softedge（软边缘）控制模型

除了使用ControlNet的lineart(线稿)控制模型之外，还可以使用ControlNet的softedge（软边缘）控制模型。

我们来看一下图片的生成效果。

我们再看一下其他图片的对比。

三. 相关说明

（1）使用ControlNet的lineart模型实现图片转绘出来的线条有时候比较细，线条不是特别明显，可以多次抽签看一下效果。

（2）目前测试下来，关于真人图片转绘效果较好，但是建筑物的转绘，个人感觉还有提升优化的空间。

（3）提示词中使用了线条和颜色的关键词lineart,line drawing,sketching,blank and white,clean white background。

如果只使用lineart，生成的图片仍然有可能带彩色。

以上教程中所用到的模型我都准备好了，感兴趣的小伙伴可以看下方扫描免费获取哦！

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