随着技能的不停发展，我们现在可以利用稳固扩散技能（Stable Diffusion）来天生同一角色但不同姿势的人脸图片。本文将介绍这一方法的详细步骤，以及怎样通过公道的提示语和模型选择来天生出更加真实和多样化的人脸图像。
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1.拼模版
首先，我们须要将同一个人的不同姿势的照片按照相应的姿势拼接在一起，形成一个模版。如允许以为后续的天生过程提供参考。
本照片用sd天生
2.获取表面
利用拼接好的模版图像，我们可以轻松地获取到人脸的表面信息，这对于后续的处置惩罚步骤至关重要。
3. 天生监视图
接下来，我们可以利用一些预练习好的模型，如 controlnet 中的 openpose 模型或 depth 模型，来天生对应的 pose 图或深度图。这些监视图将有助于我们更好地控制天生过程。
4.输入提示语天生图片
在天生过程中，我们可以选择利用 pose 图或深度图作为输入，并选择利用 canny 或 Lineart 如许的边缘检测技能。同时，结合合适的提示语，我们可以利用两个 controlnet 模型来天生图像。
5. 效果展示
接下来，让我们来展示一些利用 Stable Diffusion 天生的同角色不同 pose 的人脸图片，以展示其效果。
a girl, long hair, happy
a girl, short hair, happy
a girl, short hair, happy，be wearing glasses,
a girl,short hair, happy，he wore a mask over his mouth,
a girl,short hair, happy，wear sunglasses,
a girl,short hair, happy，wear sunglasses,(by the sea:1.1),
a girl,short hair，wear sunglasses,(in the mountainside:1.1),
old woman,short hair，laugh, wear sunglasses,(in the mountainside:1.1),
6. 进一步美满提示词
在天生过程中，选择合适的提示语对于天生结果的影响至关重要。我们可以通过尝试不同的提示词来进一步改善天生的图像质量和多样性。
7. 原理分析
在练习数据中，存在大量类似板式的数据，因此模型可能会默以为天生的所有人都具有相同的ID。须要对这一点进行注意和表明。
8.注意
注意不要将男性和女性的模版混用来天生图片，由于男女脸型有所区别，混用可能会影响天生的真实性。
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