ComicTrainee_v1.0模型概述
ComicTrainee_v1.0模型主要用于生成漫画风格的人物图像。该模型可以通过给定的文本描述或参考图像,自动绘制出具有漫画风格的人物形象。它可以根据用户的输入进行个性化的绘制,包括人物的面部特征、发型、服装等细节。
ComicTrainee_v1.0模型采用了先进的深度学习技术,通过对大量的漫画数据进行训练,学习到了漫画的绘画技巧和风格特点。这使得该模型可以生成具有高度逼真度和艺术感的漫画人物图像,为用户提供了一种全新的漫画创作体验。
效果演示:
正向提示词:
Beautiful girl,short hair,bun,clear eyes,smooth hair,collarbones,exquisite and perfect facial features,the most beautiful big eyes,long eyelashes,sweet eyes,smile,dynamic angle problem,extreme picture quality,the highest Precision,precise perfect anatomy,black,lace,black,tights,lolita,transparent jacket,bust,close-up,
反向提示词:
(semi-realistic, cgi, 3d, render, sketch, cartoon, drawing, anime:1.4),text,close up,cropped,out of frame,worst quality,low quality,jpeg artifacts,pgly,duplicate,morbid,mutilated,extra fingers,mutated hands,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,blurry,dehydrated,bad anatomy,bad proportions,extra limbs,cloned face,disfigured,gross proportions,malformed limbs,missing arms,missing legs,extra arms,extra legs,fused fingers,too many fingers,long neck
随机种子:-1
采样率:DPM++ 2M Karras
扩展插件:开启Adetailer——模型mediapipe_face_full
ControlNet模型:control_v11f1e_sd15_tile
Steps:20
效果测试1:
测试效果2:
更换提示词:
正向提示词:
Beautiful girl,long hair,clear eyes,smooth hair,collarbones,exquisite and perfect facial features,the most beautiful big eyes,long eyelashes,sweet eyes,smile,dynamic angle problem,extreme picture quality,the highest Precision,precise perfect anatomy,black,lace,JK,
反向提示词:不变
生成效果1:
总结
control_v11f1e_sd15_tile生成图片的体验度总体来说非常出色。该模型所生成的图片在细节、清晰度和逼真度方面都具有很高的水平,能够给用户带来极佳的视觉体验。
具体而言,该模型所生成的图片具有以下几个方面的优点:
- 细节丰富:无论是纹理、边缘还是色彩等方面的细节,control_v11f1e_sd15_tile都能够表现得非常出色。这使得生成的图片具有很高的真实感和可信度。
- 清晰度高:由于该模型采用了深度学习技术进行训练和优化,所生成的图片具有非常高的清晰度。即使是放大到很大的尺寸,图片的细节依然清晰可见。
- 逼真度强:control_v11f1e_sd15_tile所生成的图片具有非常强的逼真度,很难分辨出是由计算机生成的还是真实的照片。这使得生成的图片可以用于各种需要高逼真度的应用场景。
- 艺术感强:除了基本的图像处理功能外,control_v11f1e_sd15_tile还具有实现各种艺术效果的能力。例如,可以将生成的图片进行风格迁移、卡通化、素描等处理,为艺术家和设计师提供更多的创作灵感和工具。
因此,综合来看,control_v11f1e_sd15_tile生成图片的体验度非常出色,能够满足用户对于高质量图片的需求。同时,该模型还具有广泛的应用前景,可以用于图像处理、计算机视觉、影视制作等领域。