AI生图工作流实战课：SD/Flux搭建，掌握室内建筑出图、洗图与Krita精修

AI生图工作流实战课：SD/Flux搭建，掌握室内建筑出图、洗图与Krita精修

SD/Flux 搭建

• SD 基础认知：Stable Diffusion（SD）是一款强大的 AI 图像生成模型，在室内建筑出图等领域应用广泛。首先要了解 SD 的基本原理，它基于深度学习，通过学习大量的图像数据，能够根据输入的文本描述生成相应的图像。
• SD 安装配置：根据自身电脑硬件情况，选择合适的 SD 版本进行安装。一般来说，需要有一定性能的显卡来支持 SD 的运行，比如 NVIDIA 的一些中高端显卡。安装过程中，要注意配置好相关的环境变量，如 Python 环境等，确保 SD 能够正常启动。
• Flux 集成：Flux 通常是作为 SD 的扩展或相关工具来使用，它可以进一步优化 SD 的出图流程和效果。将 Flux 与 SD 进行集成，需要按照特定的步骤进行操作，比如将 Flux 的相关文件放置到 SD 的指定目录下，然后在 SD 的界面或配置文件中进行相应的设置，以启用 Flux 的功能。例如，Flux 可能提供了一些预设的参数模板或工作流节点，方便用户快速生成特定风格或效果的室内建筑图像。

室内建筑出图

• 文生图工作流：在 SD/Flux 搭建好的基础上，开始构建室内建筑文生图工作流。输入准确详细的文本描述，比如 “现代简约风格的客厅，白色沙发，木质地板，大窗户采光” 等，SD 会根据这些描述生成相应的基础图像。同时，利用 Flux 的功能，可以对生成的图像进行初步的优化，如调整色彩、对比度等基本参数，使图像更接近预期效果。
• 图生图工作流：如果有已有的室内建筑草图、线稿或低质量图片等，可以使用图生图工作流。将这些图片输入到 SD/Flux 中，通过设置合适的参数，如风格匹配度、细节增强程度等，让 SD/Flux 基于输入的图片生成更完善、更精美的室内建筑图像。例如，可以将一张简单的客厅线稿转换为具有真实质感的彩色效果图。
• 参数调整与优化：在出图过程中，需要不断调整 SD 和 Flux 的各种参数，以达到理想的出图效果。比如调整 SD 的采样步数、生成分辨率，以及 Flux 的一些特定参数，如材质纹理强度、光影效果参数等。通过多次尝试和对比，找到最适合具体项目的参数组合。

洗图技巧

• 噪点去除：生成的室内建筑图像可能会存在一些噪点，影响图像的质量和美观度。利用 Flux 的高清放大修复功能等，可以对图像进行噪点去除处理。通过调整相关的噪点阈值、平滑度等参数，使图像变得更加清晰、干净。
• 色彩校正：对图像的色彩进行校正也是洗图的重要环节。根据室内建筑的实际风格和需求，调整图像的色彩平衡、色调、饱和度等。例如，对于一个北欧风格的室内空间，可能需要将色彩调整得更加清新、淡雅，增加一些冷色调的成分。
• 细节增强：使用 Flux 或其他相关工具的细节增强功能，对室内建筑图像中的一些关键细节进行强化。比如增强家具的纹理、墙壁的质感、窗户的玻璃反射等，让图像更加真实、生动。

Krita 精修

• Krita 基础操作：Krita 是一款功能强大的绘画软件，在室内建筑图像精修中能发挥重要作用。首先要熟悉 Krita 的界面和基本工具，如画笔工具、橡皮擦工具、图层操作等。
• 局部精修：将 SD/Flux 生成并经过洗图处理的图像导入到 Krita 中，进行局部精修。可以对一些 SD/Flux 处理得不够完美的地方进行手动绘制和调整，比如修复一些不自然的线条、补充一些缺失的细节等。例如，在室内的角落添加一些装饰品，使空间更加丰富。
• 合成与调整：利用 Krita 的图层功能，将不同元素或不同角度的图像进行合成，创造出更具创意和表现力的室内建筑效果。同时，还可以在 Krita 中对整体图像的亮度、对比度、透明度等进行最后的调整，以达到最佳的视觉效果