1、LORA模型实现人脸一致的效果

在本期教程开始之前，我们需要安装好AI绘画工具StableDiffusion

本期教程中所使用到的AI绘画大模型、Lora模型、插件等可以看下方或文末扫描免费获取哦

我们先通过一个实例看看如何通过LORA实现人脸一致效果。

大模型：majicmixRealistic_v6.safetensors

正向提示词：a beautiful girl, very delicate features, very detailed eyes and mouth, long hair, delicate skin, big eyes,red sweater, necklace,standing in the classroom, upper body photos,best quality, ultra-detailed, masterpiece, finely detail, highres, 8k wallpaper,lora:cuteGirlMix4\_v10:1

反向提示词：(worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), ((grayscale)), bad anatomy,DeepNegative, skin spots, acnes, skin blemishes,(fat:1.2),facing away, looking away,tilted head, lowres,bad anatomy,bad hands, missing fingers,extra digit, fewer digits,bad feet,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,extra fingers,extra limbs,extra arms,extra legs,malformed limbs,fused fingers,too many fingers,long neck,cross-eyed,mutated hands,polar lowres,bad body,bad proportions,gross proportions,missing arms,missing legs,extra digit, extra arms, extra leg, extra foot,teethcroppe,signature, watermark, username,blurry,cropped,jpeg artifacts,text,error

这里我们选择LORA模型cuteGirlMix4 （模型下载请看文末扫描免费获取哦），权重设置为1

生成效果：

是不是感觉还不错？好像是比较相似，那接下来我把LORA模型 cuteGirlMix4的权重调整到0.6，我们再看一下效果。

4张美女的脸差别有些明显了。

关于LORA模型cuteGirlMix4，官网推荐搭配的模型是Chilloutmix。它的训练集来自国外抖音(tiktok)网红，而不是任何特定的真人，权重建议值是0.4-0.7。我们看到当权重设置为1时，人物的效果还是比较好。

可见，将LORA模型cuteGirlMix4的权重设置为1，可以实现最简单的人脸一致。

2、使用ControlNet预处理Reference only实现人脸一致

使用Reference Only时，需要安装好ControlNet插件，如果你还没有安装过，那么可以看下方扫描免费获取ControlNet插件安装包，包含内置的各种组件和模型文件！

Reference only是去年5月份ControlNet重大更新中推出的新功能。它不需要任何控制模型即可实现直接使用一张图片作为参考来引导扩散。

我们来使用看一下效果。

大模型：majicmixRealistic_v6.safetensors

正向提示词：a beautiful girl, very delicate features, very detailed eyes and mouth, long hair, delicate skin, big eyes,red sweater, necklace,standing in the classroom, upper body photos,best quality, ultra-detailed, masterpiece, finely detail, highres, 8k wallpaper, lora:cuteGirlMix4\_v10:0.6

采样器：DPM++ SDE Karras

采样迭代步数：28

我们先直接生成一张图片，效果如下：

我们使用这张图作为底图，使用ControlNet的预处理

我们修改一下正向提示词：将背景换为海边，衣服换为皮夹克。

a beautiful girl, very delicate features, very detailed eyes and mouth, long hair, delicate skin, big eyes,leather jacket, necklace, standing by the sea, upper body photos,best quality, ultra-detailed, masterpiece, finely detail, highres, 8k wallpaper,

生成图片的效果如下：

我们修改一下大模型，改变一下画面风格，例如换成anything-v4.5-pruned-fp16.ckpt，提示词和参数设置都保持不变。我们看一下生成图片的效果。

我们再看一个实例：一只奔跑的狗

大模型：majicmixRealistic_v6.safetensors

正向提示词：best quality, ultra-detailed, masterpiece, finely detail, highres, 8k wallpaper,a running dog

采样器：DPM++ SDE Karras

采样迭代步数：28

生成的图片效果如下：

我们使用这张图作为底图，使用ControlNet的预处理。

重新生成效果如下：

通过上面的实例，可以看到通过使用ControlNet的预处理reference-only实现人物（动物）的一致效果还是相当不错的。然后我们再通过背景的改变，实现同一个人物在不同场景下的图片效果了。

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