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AI图像风格迁移教程，基于双层技术
发布时间：2024-07-31 14:34:39 浏览量：144次
图像风格迁移是一项计算机视觉技术，旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，从而生成一幅新图像，结合两幅原始图像的特点。这里我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。
安装ControlNet插件
首先确保本地已经安装并配置好了Stable-Diffusion-Webui服务，关于Stable-Diffusion-Webui，请参见人工智能,丹青圣手构建Stable-Diffusion-Webui的AI绘画库教程，具体步骤如下：
python3 launch.py
如果没有N卡的电脑，可以使用cpu模式启动，并且访问 点击这里，选择插件安装选项，输入插件地址：github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git完成安装。
配置完毕后，将模型文件下载并放入对应目录，包括风格迁移模型，详细操作请查看教程。
风格迁移
现在打开ControlNet的第一个图层，确保原始图像的轮廓得到保留，接着配置第二个ControlNet图层，上传目标风格图片，点击Generate按钮即可生成新图像。
调整权重有助于保留细节和风格，但需避免过度调整，达到理想效果为宜。
过拟合问题
经过一段时间的推理，生成结果可能会出现过拟合问题。过拟合是模型过度学习训练数据的特征和噪声，导致在新数据上表现不佳。
调整模型权重可以解决过拟合问题，效果不错的同时也需避免欠拟合问题，整个过程需要不断调参以获得最佳结果。
结语
通过Stable-Diffusion结合ControlNet插件，生成新图像，结合两幅原始图像的特点。图像风格迁移可以应用于多个领域，包括电影、游戏、虚拟现实和动画创作等。
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