第六集：Scribble预处理及模型详解

Aigc工程师

图文教程

前面我们学些Canny（硬边缘检测）和SoftEdge (软边缘检测)线条类ControlNet模型，更多的区别在于对线条的宽松度，让AI发挥空间的大小，如果我们需要更宽松的空间让AI发挥，这里就引入了Scribble模型。

Scribble模型

翻译过来：涂鸦草图



这里我们可以看到预处理的线条更宽松，让AI能有更多的发挥空间，提供不同的提示词可以得到更多的结果：



Scribble预处理器

Scribble（涂鸦）一共有4种预处理方式：

HED

PiDiNet

Xdog

Sketh_PiDi



这里我们可以把这4种预处理器分为2类：

第一类：HED、PiDiNet、Sketh_PiDi

第二类：Xdog

从上图中可以看出，第一类质量由大到小为：HED > Sketh_PiDi > PiDiNet，同时消耗显存会增加。

Xdog是比较特殊的一类预处理器，更多的对边缘进行强化检测，细节比较高，同时还会多出一个可调参数，检测阈值：



阈值越小检测到的边缘细节越多。

Scribble模型的应用

我们不单可以从已有图片进行预处理，在涂鸦功能下我们甚至可以用PS随意画几笔利用ControlNet让AI进行发挥，同时本节课还会教大家如何用已有的线稿进行绘图。

1.线稿准备

用PS或其他制图工具随意画一些线条。



2.ControlNet预处理



上传刚刚PS绘制的线条图片

启用、完美像素、允许预览打勾

控制类型选择：Scrbble

预处理器选择：none（无），注意这里需要强调一下，因为我们上传的图本身就是涂鸦，不需要对图片进行预处理，所以这里我们一定要选择none，这在很多情况下都适用，如果我们上传的图片本身就是我们需要的预处理结果，那这边一定要选择none，包括后面的骨骼图还有一些线稿图等。

模型：自动选择Scrbble也可以手动选择，但一定要选择对应的Scrbble。

参数默认即可。

3.SD参数设置

大模型选择：Chilloutmix真人模型

正向提示词：masterpiece,best quality,extremely detailed,8k wallpaper,1girl,a river,prospect,salute,

发现提示词：(((simple background))),monochrome,lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,username,bad anatomy,cropped,worst quality,low quality,normal quality,signature,watermark,blurry,ugly,pregnant,vore,duplicate,morbid,mut ilated,tran nsexual,hermaphrodite,long neck,mutated hands,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,bad anatomy,bad proportions,malformed limbs,extra limbs,cloned face,disfigured,gross proportions,(((missing arms))),(((missing legs))),(((extra arms))),(((extra legs))),pubic hair,plump,bad legs,error legs,bad feet,

迭代步数：20

采样方式：DPM++ 2M Karras

分辨率：768*768

提示词引导系数：7

种子：-1

一起来看下效果：