繪圖AI - Stable Diffusion快速以圖生圖產出精緻設計構想，以機車為例

近期很多朋友都在詢問我關於AI應用的問題，其實生成式AI的應用有很多方法，同時也可以用於滿多個地方。生成式AI的應用，我最喜歡的部分是讓AI來協助構想的展開，傳統構想展開的方式，如果要做到視覺化往往會花很多時間在繪圖上面，這部分其實可以讓腦洞亂開的AI來協助，可以在很短的時間內組合出各種不同的想法。

之前文章中，我都用ControlNet來協助，但是隨著Stable Diffusion的更新，我發現我的筆電已經開始跑不動ControlNet了，而且ControlNet雖然精準，但是畢竟是外掛程式，計算時又多了一層，整體計算速度是大幅度增加的，所以我試著改用比較常見的以圖生圖的方式來產出構想，因為這種方式比較不會需要這麼大的顯卡記憶體。

我先用一張不是這麼精緻的機車草圖，然後利用控制變量的方式，找出效果比較好的採樣方式，再測試AI重繪的強度，讓這個變量控制在不會離草圖太遠，又能夠產出新的造型，果然用這種方式又可以高效的產出各種不同的變化型了。整體的操作過程如下 :

步驟一：放入草圖與關鍵字

選定一張草圖，確定比例後，把草圖放在圖生圖的模式下，並設定我們要生成圖的比例，由於我們是想要快速生成一些比較精緻的構想，所以圖的解析度可以不用過高，我是用640x480。

提示詞可以先簡單一點就好，因為我們需要先進行實驗，由於我們是做產品，因此在反向提詞上也不需要加註解解剖學、手指這類的提示詞。

提示詞：concept art, motorbike , stylized, SCI-FI, 3D

負提詞： blender, cropped, lowres, DoF, deep of field, blur, text, error, signature, watermark, username, blurry

步驟二：選擇模組

由於每個模組(models)繪製出來的結果差異很大，而以圖生圖的，最關鍵的重繪幅度更是關鍵。因此我們必須進行一下測試。這個階段我們可以先更換模組(models)，搭配重繪幅度0.75，先跑個幾張圖，確定是我們想要的風格。

當然如果你已經有喜歡的模組(models)那這個動作也可以省略。如果出來的圖不夠精緻其實也沒關係，我們之後會在用關鍵字進行調整。

我先選用標準的Stable Diffusion 2來進行實驗。

步驟三：選擇重繪幅度

以圖生圖最關鍵的重繪幅度，因為重繪幅度會直接影響出圖的效果，幅度越小會越接近原稿，重繪幅度越大，則變化越大，但是大過一定程度，幾乎就等於是全新(不相干)的造型了。

因此我們必須進行一下測試，畢竟是構想展開，我們也不希望離原始草圖太遠。如果我們是做把漫畫變成真人的話(或是把真人變成漫畫)，我們通常重繪幅度都在0.4以下，但是如果是產品的構想展開的話，建議可以從0.5以上去調整。我就用測試一下0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.85這6個值。

從上面結果可以看出，0.65時背景出現雲朵，0.85連背景都完全變灰色。藉由這個實驗，我們可以決定我們的重繪幅度，這沒有標準，就看我們希望改變的範圍有多大，我這邊就以0.7這個幅度當標準。

步驟四：決定採樣器

每個模組在不同的採樣器下，所呈現的結果也是不同的，有時候風格差異非常大，基本上選擇什麼採樣器幾乎也是沒有規則可尋，有些模組甚至有不支援的採樣方式。為了能進一步瞭解採樣器對出圖品質的影響，我們還是先測試一下，這次我選用了Euler a, Heun, DPM++ 2S a, LMS Karras, DPM++ SDE Karras, DDIM等六種採樣方式。

可以看到每種採樣方式結果不同，同樣的步數下DPM++已經把背景的天空給表現出來，但是DDIM則保留了原稿的水彩背景。這個選擇同樣是依照個人需求，我們的選擇大概會落在整體表現的精緻度，已經造型的變化度上。畢竟是希望透過AI去進行造型的構想展開，因此還是希望在型態上有所變化，這次我選擇LMS Karras。

步驟五：測試產出造型

基本上這樣就可以去產出造型了，但剛剛有提到『步數』的問題，同樣的步數下每個採樣器的表現不相同，那到底多少部才夠呢？這也是個沒有固定答案的問題，但簡單來說，步數越多AI生成的時間會越久，人臉的生成大概20部就可以表現得很好了，產品則可以多一點，步數越多理論上細節越豐富。這個選擇同樣是依照個人需求，我們這次用50步試試看，其實剛剛的20步我覺得就很不錯了。

我們可以看到，上圖已經形成造型各異的機車了，如果你覺得變化量太大，那我們就再來調整重繪幅度就好，這個就依照個人需求去進行調整，如同模組選擇一樣。

步驟六：關鍵字調整

如果以造型發展為需求，我這樣就差不多了，因為上面六個生成的造型中，我覺得有幾個還不錯，當然如果還不夠的話可以繼續生成，直到滿意為止。甚至機車的配色與背景也可以透過關鍵字來修改。

若是我們希望產出的構想，能夠更為逼真、盡量接近真實的機車，那我們就必須再修改關鍵字以達到這樣的效果，我會使用的關鍵字如下：

提示詞：concept art, motorbike , stylized, max clarity, depth of field, super detailed, hyper photorealistic,  realism, photography, White background

這組關鍵字效果明顯比先前的更逼真一點，就要是敘述中多了關於『攝影』的描述，強調是一張攝影作品。

如果期望在更逼真的效果，可以再進行一些調整，增加攝影的相關參數，例如相機種類、光圈、快門等。我會使用的關鍵字如下：

提示詞：concept art, motorbike , stylized, max clarity, depth of field, super detailed, hyper photorealistic,  realism, photography,  Canon EOS 5D Mark IV DSLR, aperture f/8, shutter speed 1/250 sec, ISO 100, White background

上圖可以看到－整體細節更多，效果也更加逼真，但由於是強調攝影作品，所以白色背景的效果沒有出現，變成了較真實的天空。基本上我們的測試就到這邊完成了，當然你也可以多用更換幾個關鍵字試試，例如增加光源方式或改變車子的配色，下圖就是在更方面條件包含種子均相同的情況下，做幾個關鍵字修改後的成果。

步驟七：補充說明

先前一開始有提到，模組其實是影響AI生圖風格最主要因素，因此我們可以多試試不同的模組，找到我們所需要的效果，例如可以更真實或更科幻等等，這邊我再試另外兩個模組，並挑選幾個不錯的成果，讓大家比較一下不同模組下的差異。