SD超级符号案例教程

SD超级符号案例教程

• SD超级符号案例教程是品牌运营中曝光手段的重要组成部分，通过AI技术可以生成高质量、_efficient的超级符号海报。
• SD超级符号案例教程可以代替传统设计方法，具有质量和效率方面的优势。

SD品牌运营实例

• SD品牌运营实例可以生成各种风格的符号海报，具有丰富的设计样式，成矩阵展示，画面精致度高。
• 这样的海报可以通过AI工具Stable Diffusion生成，具有耗时少和产量高的特点。

SD符号演绎解析

• 基础教程分析：在文生图模式下，通过大模型+prompt+controlnet（lineart控制外轮廓）的组合设计品牌符号海报。
• 基础公式：logo+lineart/canny
• 基础公式可以生成各种风格的符号海报。

SD符号进阶版理论

• 进阶版理论：在基础公式下，我们需要加入深层controlnet来控制画面的前后关系。
• 进阶版入门公式：logo+canny/lineart+depth
• 进阶版入门公式可以生成高质量的符号海报。

深度图（depth map）

• 深度图是一张二维图像，和原图等大小，存储单视图所有像素的深度值。
• 深度图每个位置保存的是该位置像素的深度值，深度值就是相机坐标系下的Z坐标值。
• 深度图上对应的区域越浅（深度值接近1），越远则越黑（深度值接近0）。

SD深度图解析

• SD深度图解析可以通过controlnet插件中四种处理器，分别是midas、zoe、leres、leres++来生成深度图。
• 这四种处理器的精细度是递增的，生成时间也是成倍的增加。

SD符号生成模式

• 初级SD符号生成模式：在AI生成的符号立体度不能满足我们设计创意的需求时候，我们需要自己进行辅助建模。
• 进阶版初级公式：立体logo+depth+canny
• 中级SD符号生成模式：可以生成倒下的两点透视的符号视角，需要考虑到生图时候会出现的遮挡和识别性问题。

语义分割

• 语义分割是计算机视觉中很重要的一个方向，实现了图像像素级的分类。
• 语义分割可以将一张图片或者视频按照类别的异同将图像分为多个块。
• 语义分割可以将整张图的每个部分分割开，使每个部分都有一定类别意义。

中级SD符号方式

• 中级SD符号方式可以生成高质量的符号海报，具有构图和光影的特点。
• 中级SD符号方式可以通过加语义分割的方法来赋予每个元素的具体的含义，进一步的控制住画面的构成。