[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本视频教程介绍了如何运用AI技术，特别是Stable Diffusion和Inpaint Anything插件，将假模特儿转换成真人模特儿的电商商品照片。通过实例分割和遮罩技术，教程详细讲解了从安装插件到生成高质量真人化图片的每个步骤，并分享了避免常见问题和进一步优化图片的技巧。
Takeaways
- 🎨 使用Stable Diffusion技术可将假模特儿转换成真人模特儿，节省电商拍摄成本。
- 🖼️ 利用Inpaint Anything外掛通过色块区分照片内容，快速制作遮罩。
- 👗 保留衣服原貌的同时进行真人化处理，需注意细节以达到自然效果。
- 🔍 选择合适的实例分割模型（SAM）对照片进行精确分割至关重要。
- 🎭 利用Z-Inpainting模型进行重绘，可获得类似专业摄影师拍摄的成果。
- 🖌️ 调整遮罩内容（Mask Content）参数，如Fill、Original、Latent Noise和Latent Nothing，以优化最终图像。
- 📸 通过Inpaint Anything的Segment Anything Model（SAM）减少制作遮罩的时间。
- 🌟 选择合适的Inpainting模型对最终图像的真实感和质量有显著影响。
- 🛠️ 遇到AI生成的图像出现问题时，如衣服穿不好，应检查所选模型和参数设置。
- 🔄 使用图生图的重绘功能（Image to Image）进一步优化和个性化最终图像。
- 📚 进一步的优化技巧和问题解决方案将在进階教學中详细说明。
Q & A
Stable Diffusion是如何帮助电商节省成本的？
-Stable Diffusion可以通过AI技术将假模特儿变成真人模特儿的照片，这样电商就不需要聘请真实的模特进行拍摄，从而节省了模特费用、摄影费用和后期制作费用。
Inpaint Anything外掛是如何工作的？
-Inpaint Anything外掛可以对照片进行实例分割，将照片中的不同元素用不同颜色的色块区分开来，用户可以选择需要的色块生成遮罩，进而用于Stable Diffusion的重绘功能。
为什么要使用epiCPhotoGasm的Inpaint模型？
-epiCPhotoGasm的Inpaint模型，特别是Z-Inpainting，能够生成类似专业摄影师拍摄的高质量、真实感强的图片，特别适合用于需要真实画面的应用场景。
在使用Inpaint Anything时，如果需要保留衣服而去除假模特儿的其他部分，应该如何操作？
-首先使用实例分割功能生成遮罩，然后通过选择衣服对应的色块来创建遮罩。在生成遮罩时，需要打开Invert Mask开关，以确保只有背景部分被遮罩，最后进行必要的遮罩调整。
在AI生成的图片中，如果衣服看起来像飘在空中，应该如何解决？
-这可能是因为选用的模型不适合Inpainting任务。应该选择专门用于重绘的模型，如epiCPhotoGasm的Z-Inpainting模型，并调整Mask Content参数，尝试使用Fill或Latent Noise选项来改善效果。
SAM模型有哪些不同的类型，它们之间有什么区别？
-SAM模型分为四类：Meta的SAM、SAMHQ VIT、FastSAM和MobileSAM。Meta的SAM模型根据大小分为Huge、Large和Base，精度和计算速度与模型大小成正比。SAMHQ VIT模型提供更高的精度。FastSAM模型适合效果与内存使用之间的平衡。MobileSAM是最小的模型，适合快速和CPU运行，但精度最低。
MaskedContent参数有哪四个选项，它们各自的作用是什么？
-MaskedContent参数有四个选项：Fill、Original、Latent Noise和Latent Nothing。Fill选项会最大程度模糊重绘区域，只保留大致结构和色彩；Original选项会参考原图的颜色和结构进行重绘；Latent Noise选项会在重绘部分涂满噪声，容易产生不相关内容；Latent Nothing选项会参考重绘区域附近的颜色，找出平均值后回填到重绘区域。
如果在实际操作中，生成的图片看起来不自然，有哪些方法可以优化？
-可以通过使用Controlnet技巧或其他方法来优化生成的图片，改变衣服上的光影效果，移除不需要的物件，以及生成背景更丰富的图片，使最终效果更自然和真实。
AI召唤师提到的进阶优化内容在哪里可以找到？
-进阶优化内容会在AI召唤师的部落格上发布，感兴趣的朋友可以通过查看视频说明栏中的链接来获取这些进阶内容。
如何安装Inpaint Anything外掛？
-首先检查Stable Diffusion的Extensions页面是否有Inpaint Anything选项，如果没有，则点击Install from URL，输入Inpaint Anything的安装地址，然后点击Install进行安装。安装完成后，点击Apply and Restart UI重新整理界面，Inpaint Anything的标签页就会出现。
在使用Inpaint Anything进行实例分割时，如何处理黑色背景的人台照片？
-黑色背景的人台照片在实例分割时可能会比较麻烦，因为黑色和阴影部分可能会被分割成不同的色块。在创建遮罩时，需要特别注意选择正确的色块，并在必要时进行细致的调整，以确保只有背景部分被正确遮罩。
AI召唤师建议在哪些社交平台上进行交流和提问？
-AI召唤师建议在视频下方留言、部落格、FB或是Discord上进行交流和提问，以便获取更多的帮助和信息。
Outlines
🎨 Introduction to AI Realization Techniques
The paragraph introduces the concept of using AI technology, specifically Stable Diffusion, to transform mannequin photos into realistic human images for e-commerce. The speaker, AI Summoner Ah Zheng, explains the benefits of this technique, including time and cost savings, and provides an example of the process. He also outlines the steps to be covered in the tutorial, including the use of an add-on called Inpaint Anything for efficient mask creation and the importance of avoiding common pitfalls.
🖌️ Preparing for AI Image Inpainting
This section details the preparation process for AI image inpainting. The speaker instructs the audience to install the Inpaint Anything add-on, download a specific model for inpainting called Z-Inpainting, and prepare a mannequin photo for conversion. The paragraph emphasizes the importance of using a SAM model for instance segmentation and the selection of the appropriate model for achieving high-quality, realistic results.
🌟 Conducting Instance Segmentation and Mask Creation
The speaker guides the audience through the instance segmentation process using the SAM model and creating a preliminary mask with Inpaint Anything. The process involves uploading the image, selecting the Run Segment Anything option, and using the resulting color blocks to define the mask. The speaker also explains how to invert the mask and adjust it to ensure only the desired areas are selected for inpainting.
🖼️ Inpainting and Model Selection
This paragraph discusses the inpainting process, starting with the selection of the Realistic Vision V51 model for a more realistic outcome. The speaker then demonstrates how to run the inpainting process and assess the results. He also addresses common issues such as the inability to generate multiple images at once and the limitations of using certain models for the task. The speaker suggests using the image-to-image inpainting feature of Stable Diffusion for greater flexibility and model selection.
📸 Addressing Inpainting Challenges and Solutions
The speaker tackles the challenges faced during the inpainting process, such as issues with clothing rendering and model selection. He explains the importance of choosing the right inpainting model, like the Z-Inpainting model, and adjusting parameters such as Mask Content to achieve better results. The speaker also shares insights on how to fix common problems like the 'floating clothing' issue and how to optimize the inpainting process for more natural-looking images.
🚀 Conclusion and Further Learning Opportunities
In the concluding paragraph, the speaker summarizes the process of using AI to transform mannequin images into realistic human models. He highlights the potential for further optimization and invites the audience to explore advanced techniques in future content. The speaker also provides resources for further learning, including a blog and social media channels, and encourages the audience to engage with the content and support the creation of more tutorials.
Mindmap
Keywords
💡Stable Diffusion
💡Inpaint Anything
💡实例分割
💡遮罩
💡重绘
💡epiCPhotoGasm
💡Z-Inpainting
💡Controlnet
💡AI召喚師
💡电商
Highlights
AI真人化技術可以將假模特兒變成真人模特兒，節省電商的時間和成本。
使用Stable Diffusion技術可以在10分鐘內將假模特兒照片轉化為真人照片。
Inpaint Anything外掛可以快速製作遮罩，用於Stable Diffusion的重繪功能。
實例分割模型（SAM）可以幫助區分圖像中的不同元素，方便進行遮罩製作。
epiCPhotoGasm的Inpaint模型特別適合用於需要真實畫面的地方。
在進行Inpainting時，可以選擇不同的模型來達到不同的效果。
使用Mask Only功能可以檢查和調整遮罩的精確度。
在Stable Diffusion中可以使用圖生圖的重繪功能來進一步優化生成的圖片。
選擇適合的Inpainting重繪模型對於生成逼真的圖片至關重要。
Mask Content參數可以控制重繪時的內容參考，影響最終效果。
實例分割模型（SAM）有不同大小和類型，影響準確度和計算速度。
Inpaint Anything提供多種Segment Anything Model，各有不同的特點和應用場景。
使用Fill選項可以進行大規模的重繪，適合需要模糊背景的場景。
Original選項會參考原圖的顏色和結構進行重繪。
Latent Noise選項適合創意內容的生成，可能產生不相關的內容。
Latent Nothing選項適合移除不需要的物件，會參考附近的顏色進行重繪。
AI召喚師阿正會在進階教學中介紹更多優化技巧，如Controlnet的應用。
通過這些技術，可以生成具有豐富背景和自然光影的真人商品照片。
AI召喚師的部落格提供了文字教學和大圖，供想要深入了解的朋友參考。