[AI生成教學] 電商必學 AI 技巧 假人台變真人模特兒 再也不必請Model了- Stable Diffusion 教學 - 使用 Inpaint Anything
TLDR這個教學影片介紹了如何利用AI技術將假模特兒照片轉換成真人模特兒，特別適用於電商行業以節省成本。講者阿正使用Stable Diffusion和Inpaint Anything外掛，示範了從實例分割到生成逼真真人模特兒照片的完整流程。他詳細講解了如何使用SAM模型進行實例分割，創建遮罩，並透過Inpaint模型Z-Inpainting進行重繪。此外，也討論了在重繪過程中可能遇到的問題，如衣服穿著不自然，以及如何透過調整MaskedContent參數來改善效果。最後，阿正提到了更進階的優化技巧，並鼓勵觀眾訂閱以獲得更多AI相關的更新和知識。
Takeaways
- 🛍️ 電商經營者可以利用AI技術將假模特兒照片轉換成真人模特兒，節省成本和時間。
- 🎨 使用Stable Diffusion技術，可以在短時間內生成高質量的真人商品照片。
- 📷 為了保留衣服的細節，同時將假模特兒真人化，需要對照片進行精確的遮罩處理。
- 🖥️ 利用Inpaint Anything外掛，可以快速區分照片中的不同元素，並創建遮罩。
- 📱 通過實例分割模型SAM，可以自動標記出圖片中的不同區塊，簡化遮罩製作過程。
- 🎭 使用epiCPhotoGasm的Inpaint模型Z-Inpainting，能夠生成具有高度真實感的照片。
- 🖌️ 在進行Inpainting時，需要選擇合適的模型和參數，以確保衣服和模特兒的自然融合。
- 🔍 對於細節的調整，如光影和背景豐富度，可以使用更進階的技術如Controlnet進行優化。
- 🚫 需要注意避免在重繪過程中出現不自然的現象，例如衣服飄浮或模特兒與背景不協調。
- 🔄 重繪時選擇MaskedContent的參數對結果影響顯著，如Fill、Original、Latent Noise和Latent Nothing。
- 📚 對於想要深入了解的觀眾，可以參考AI召喚師的部落格或訂閱電子報，獲取更多AI相關的進階教學和資訊。
Q & A
如何使用Stable Diffusion技术将假模特儿变成真人模特儿？
-首先，你需要使用Inpaint Anything外挂，通过实例分割模型（如SAM模型）来生成遮罩，然后使用Stable Diffusion的Inpaint功能进行重绘。具体步骤包括上传假模特儿照片，运行实例分割，创建遮罩，调整遮罩，最后使用Inpaint模型进行重绘。
为什么要使用Inpaint Anything外挂？
-Inpaint Anything外挂可以快速地通过色块区分照片中的不同元素，从而帮助我们轻松创建遮罩。这样可以避免手动一笔一划地绘制遮罩，大大提高了效率。
在实例分割中，SAM模型有哪些不同大小的版本？
-SAM模型分为三个不同的大小版本：Huge、Large和Base。Huge是最大的模型，Base是最小的模型，它们的精度和计算速度与模型大小成正比。
在进行Inpaint重绘时，有哪些不同的Mask Content选项？
-Mask Content有四个选项：Fill、Original、Latent Noise和Latent Nothing。Fill选项会最大程度模糊重绘区域，Original会参考原图的颜色和结构，Latent Noise会用噪声填充重绘区域，而Latent Nothing会根据附近颜色的平均值进行重绘。
如果使用Stable Diffusion的一般模型而不是Inpaint模型，会有什么问题？
-使用一般模型可能会导致衣服无法正确穿着在模特儿身上，或者出现不自然的图像，如黑色人台或额外的黑布等。这是因为一般模型不是专门为Inpaint功能设计的，可能无法准确理解重绘区域的需求。
如何改变衣服上的光影效果？
-可以通过调整Stable Diffusion中的参数，如Mask Content选项，或者使用更高级的技术如Controlnet来优化光影效果，使衣服的光影更加自然。
在AI生成的模特儿图片中，如何避免P图感？
-要避免P图感，可以通过细致调整生成的图像，比如改善衣服与身体的贴合度，调整光影效果，以及确保背景与模特儿的协调性。此外，使用更高级的AI技术，如Controlnet，也可以帮助生成更自然的图像。
如何生成背景更丰富的图片？
-可以通过在Stable Diffusion中使用更复杂的遮罩和更详细的Prompt描述来生成背景更丰富的图片。此外，可以尝试使用不同的Inpaint模型或调整参数来增加背景的细节和多样性。
在视频中提到的epiCPhotoGasm模型有什么特点？
-epiCPhotoGasm模型特别适合用于需要真实画面的场合，它生成的图像质量高，类似于专业摄影师拍摄的照片。特别是它的Inpaint模型Z-Inpainting，非常适合用于将假模特儿真人化的场景。
在进行AI真人化技术操作时，有哪些常见的问题需要注意？
-在进行AI真人化技术操作时，需要注意生成图像的真实性、衣服与身体的贴合度、光影效果的自然性以及背景的丰富性。此外，还需要关注模型的选择，确保使用适合任务的模型，以及参数的调整，以达到最佳效果。
AI真人化技术对于电商运营有什么好处？
-AI真人化技术可以大大节省电商运营中的成本和时间。通过AI技术，可以快速生成大量的商品照片，无需聘请专业摄影师和模特儿，从而降低人力成本。同时，AI生成的图像可以快速调整和优化，提高工作效率。
Outlines
😀 Introduction to AI Realism Technology
AI Summoner A-Zheng introduces the AI realism technology that transforms mannequin models into realistic human models for e-commerce. This technology is highly beneficial for saving time, effort, and money in the process of creating product photos. The video will demonstrate how to use Stable Diffusion to achieve this without the need for a human model.
🎨 Using Stable Diffusion and Inpaint Anything
The video explains how to use Stable Diffusion and an add-on called Inpaint Anything to convert mannequin photos into realistic human images. It details the process of using the Inpaint Anything extension to create a mask for the non-clothing areas of the image and then using the mask to guide the redrawing process in Stable Diffusion. The video also provides instructions on how to install the necessary extensions and models for this process.
🖌️ Creating and Adjusting Masks
The video outlines the steps to create and adjust masks using the instance segmentation map from the SAM model. It explains how to invert the mask to focus on the background and how to refine the mask to ensure accuracy. The viewer is shown how to use the 'Mask Only' view to identify and correct any issues with the mask before proceeding to the redrawing step.
🖼️ Redrawing with Realistic Vision and Model Selection
The video demonstrates the redrawing process using the Realistic Vision V51 model for a more lifelike result. It also discusses the limitations of generating multiple images at once and the inability to use preferred models directly. The solution involves using the 'Send to image to image' feature to transfer the masked image to Stable Diffusion's inpainting function, allowing the selection of a preferred model for the final result.
🔍 Inpainting Parameters and Advanced Techniques
The video explores different inpainting parameters such as MaskedContent and their effects on the final image. It explains the use of various models like SAM, SAMHQ, FastSAM, and MobileSAM for different needs and scenarios. It also addresses common issues and how to optimize the process for better results, hinting at advanced techniques and tools that will be covered in further tutorials.
📚 Conclusion and Further Learning
A-Zheng concludes the tutorial by summarizing the steps taken and addressing potential questions about the process. He provides information on where to find further details and advanced tutorials, as well as how to engage with the AI Summoner community for more questions and discussions. The video encourages viewers to subscribe and engage with the content for the latest AI news and updates.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡Inpaint Anything
💡实例分割（SAM模型）
💡遮罩（Mask）
💡重绘（Repaint）
💡epiCPhotoGasm模型
💡Z-Inpainting
💡MaskedContent参数
💡Controlnet技巧
💡优化问题
💡AI召喚師
Highlights
AI真人化技術可以將假模特兒快速轉換成真人模特兒，節省電商在商品攝影上的時間和成本。
使用Stable Diffusion技術，不到10分鐘就能生成第一張真人化照片。
Inpaint Anything外掛能自動將照片分區，助於快速創建遮罩。
Stable Diffusion的重繪功能可以保留衣服，同時將假模特兒真人化。
Inpaint Anything支援多種分割模型，如SAM、SAMHQ、FastSAM和MobileSAM，滿足不同需求。
使用Z-Inpainting模型可以獲得更逼真的重繪效果。
Mask Content參數控制重繪區域的處理方式，包括Fill、Original、Latent Noise和Latent Nothing。
Fill選項適用於大規模重繪，能夠模糊化重繪區域。
Original選項會參考原圖的顏色和結構進行重繪。
Latent Noise選項會在重繪區域加入雜訊，適合創意內容的生成。
Latent Nothing選項會使用重繪區域附近的顏色平均值進行填充，適合移除不需要的物件。
Inpaint Anything外掛的安裝和使用方法簡單，可以快速上手。
使用Stable Diffusion和Inpaint Anything可以大幅度降低電商的模特兒成本。
教學中提供了如何避免常見問題和如何進行後期優化的技巧。
AI召喚師阿正詳細講解了每一步操作，並提供了填坑技巧。
從實例分割到遮罩創建，再到最終的重繪，教學涵蓋了完整的AI真人化流程。
提供了如何使用Inpaint Anything外掛的詳細步驟，包括安裝和使用。
示範了如何使用Stable Diffusion的Inpaint模型來進行照片的重繪。
教學還包括了如何調整和優化生成的真人化照片，使其更自然和逼真。