AI绘画：提高Stable Diffusion构图能力的技巧
很多朋友在使用AI程序时，都遇到过AI的出图效果和自己想象的相差较大，或者说和自己提示语的提示内容相差也很多。这当然有提示语编写的原因，所以我们才不断实践，了解更多的提示语编写技巧，甚至于出现很多提示语秘籍，也有人笑谈：所谓的提示语工程师也可以称为魔法师，具有点石成金的魔力。但在我们掌握了那么多编写技巧后，提示语编写越来越长，快成一篇小作文了，依然会经常遇到第一次画出的效果和提示语相差仍旧很大。
尤其是Stable Diffusion 2.X版推出后，同一提示语不仅每次效果经常相差很大，而且不同平台使用的程序绘出的更是千差万别，所以才有很多平台纷纷推出自训练模型《让你的AI绘画技艺达到新高度: 自训练模型！》。这些自训练模型由于优秀的效果，当然减少了我们大量的工作量，更夸张的当然是Midjourney，每次不论你的提示语是什么，第一次显示出来的构图都可以说相当完美，所以构图能力也是不同程序的一个核心竞争力，好的AI程序都是经过了优秀的图像数据的大量训练，构图自然好很多。不过还是有很多人喜欢掌握更多的控制力，希望把创作的方向牢牢掌握在自己手中，而不是交给AI随机扔出来的作品。
这篇文章就介绍一个小技巧，可以帮助你快速得到较好的初始效果，让你的提示语能尽快展现出该有的样子。这个技巧就是初始图的应用，其实关于初始图，前面很多文章都介绍过，例如《AI国画进阶：如何训练Stable Diffusion画出高质量的国画！》《使用Deforum Stable Diffusion的Inpating/Outpainting功能制作动画》《AI只能随机绘制图像？如何控制Stable Diffusion程序创作的方向？》这几篇文章都涉及到了初始图在创作过程中的应用。
其中我曾经介绍过在绘制人像时经常用一些初始图，例如我有一些类似下面这样的初始图。
绘制人像时，挑选一个初始图可以较快的获得满意的效果，虽然Stable Diffusion 2.X在真实人像的绘制上成功率已经相当高，但对于其他一些实体题材，仍旧需要不断的调整才能获得满意效果。下面展示一下使用/不使用初始图的不同效果。
一、人像绘制
尽管Stable Diffusion 2.X在真实人像的绘制上成功率已经相当高，并且随着支持负面提示语都提高了成功率，我也介绍过绘制完美人像的一些技巧《AI绘画：新版Stable Diffusion 2.0生成真实人像技巧！》，其中的核心包括几个关键词，例如：portrait、close up、centered等等。从本质上他们都是控制着图像的构图，但在实际使用中仍旧会遇到下面的效果。
可以看到同样的提示语，仍旧会出现左侧构图失败的情况。这时如果我们随意选择一张初始图，设置初始强度较低5-10，如下图：
再用同样的提示语，几乎可以做到百分百的构图成功率，如下图。
注意初始强度不要设置太高，否则会出现以下效果：
噪点严重。这里面的原理很简单AI绘制图像都是先开始生成噪点图，随后在噪点图基础上使用模型不断扩散逼近提示语的效果，如果不使用初始图，AI相对于从空白开始随机进行创作，当然这里面有复杂的算法理论等等，我们这里不深入探讨。只要知道使用初始图类似于给了AI一张模版，AI开始在初始图的构图上进行后续的计算，因此整体构图成功率会高很多。在完成第一步的绘制后，初始图就没用了，我们可以开始修改提示语，增减变化的关键词，让AI继续深化绘图。
二、建筑类
对于人像类的题材，其实Stable Diffusion的表现已经很好了，但对其他题材，初始效果的成功率就更差了。例如我想画一个建筑效果图，即便提示语写得很明了，最初的效果可能是下面这样。
但在使用初始图后，效果是下面这样：
可以看到构图已经合理，这里需要注意的是，我选择的初始图仍旧是刚才那张人像的初始图，并未专门挑选一张适合建筑的，因为我们只是需要通过初始图控制构图，和初始图的内容关系不大。当然上面绘制完的第一次效果，画面会有噪点，这个没关系，第二步我们删除初始图，在已有的效果图基础上继续使用Variations功能，创作新的变化即可，这时候还可以不断修改提示语，完善画面细节。
这时候的效果就如上图所示，构图成功率是百分百，你可以将注意力完全放在建筑主体和提示语上，不断修正你的关键词，完成最终的创作。这个使用初始图的技巧可以使用在所有主题内容的创作上，当你需要较好的构图时，都可以用这个方法，下面再看一个例子。
三、赛车
先看一下使用提示语直接绘制的效果。
可以看到有很大概率会偏离画面中心，虽然我们可以用各种提示语改变他的位置，例如居中、对称、黄金构图等等，但都需要不断调试。下面我们使用一下初始图，仍旧是前面用过的初始图。
可以看到构图已经很好，当然你注意到了有噪点，这个不用担心，第二步直接在上面两张上生成变体，也就是使用img2img，注意改变图像强度，改为较低的数值。
可以看到构图成功率已经是百分百，当然可能很多人会遇到有时无论怎么调整，画面中的噪点仍有一些，这就需要谈一下我们的初始图，前面我都是随意选取了一张初始图，效果如下：
这样生成的汽车就没有前面那些噪点了，只要了解初始图的意义，有色素的位置会扩散出更多的细节，白色的地方会扩散较少的细节，你就可以根据自己的主题绘制不同的初始图了。当然更进一步说，这其实就是不同设计师常用的草图，不论是建筑设计师、工业设计师、角色设计师都会根据自己的想法，绘制自己的草图，而不是把第一步空白的纸面交给AI开始从零创作。
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