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net 提取关键词直播_蔡健雅《坠落》(2024年12月全新视觉)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

net 提取关键词

如何用SD平面图一键生成3D效果图 𐟎蠦补ž‹选择大模型：revAnimated Lora模型：blindbox1 𐟓𘠥Ｅ…她𓩝⥛𞊥𐆥𙳩⥛𞥯𜥅哴able Diffusion，反推出关键词并导入图生图，根据需要调整关键词。 𐟔砥‚数设置对于大模型，选择revAnimated；对于Lora模型，选择blindbox。迭代步数：35 采样方法：DPM++ 2M 尺寸要与图片保持一致提示词引导系数：10 重绘幅度：0.58 𐟖Œ️ 启用ControlNet 根据需要选择lineart或canny提取线稿；深度提取，可多次抽取卡片以查看效果。 𐟖𜯸 生成效果图点击生成，如生成效果不佳，调整相应效果参数和权重。 𐟓š 正关键词 3D modeling OC rendering Master works Best picture quality Studio lighting Orange yellow spotted deer Blue vest Yellow orange collar Blue eyes Brown antlers Brown deer feet Solid color background Ultra fine Realistic details Ultra high definition 𐟚력关键词 Bad Dreams: 1.3 Worst Quality, Poor Art, Poor Design, Low Resolution: 1.4 Monotonous Grayscale Distorted Ugly

超详细 Stable Diffusion 教程！6 步实现 2D 插画转 3D 如果你也想把自己的插画转变成 3D 效果，可以跟着教程一起试试哦，小红书评论区交作业，一对一指导哦 1️⃣ 准备2D插画内容这里的2D素材可以是日常的绘画作品，也可以是Midjourney生成的线稿内容 2️⃣ 选择3D大模型选择类似画风的3D或真实系大模型，只有大模型的风格对了，才能生成相应的3D质感，这里我用的 disneyPixarCartoon_10 3️⃣ 正向/反向关键词关键词描述清楚画面的内容就好啦，不用和我写的一模一样 4️⃣ 详细参数+高分辨率修复生图完成后再勾选高分辨率修复进行画面优化哦，直接开启高分辨率修复会严重拖慢刷图速度，并且容易爆显存 5️⃣ ControlNet-线稿提取使用ControlNet中的 Lineart 进行线稿的提取，这样SD便会在线稿的基础上进行重新生图了 6️⃣ ControlNet-色彩提取使用ControlNet中的 Tile 进行色彩的提取，复制2D插画的色彩倾向 7️⃣ 修饰画面细节稍微修饰一下画面的色彩以及视觉Bug的地方，就完成啦

SD一键生成渲染效果图教程，简单又有趣！ 𐟎‰𐟎‰ | 为了满足粉丝们的需求，特地整理了一期SD生成效果图的教程，同时也作为学习笔记记录下来~ 𐟘„𐟘„ | 基本的生成逻辑是在大模型的基础上进行渲染，通过controlnet进行形体控制，难度不大，关键在于多生成图片进行选择。就像抽卡一样，总有一张你喜欢的效果图~ 𐟓𘰟“𘠼 期待在评论区看到大家生成的图~欢迎随时交流分享经验！ 𐟚—𐟚— | 适用于汽车设计、AI关键词、汽车渲染、效果图渲染、效果图表现等领域。无论是汽车设计还是其他创意领域，都可以尝试使用SD一键生成渲染效果图，让你的创意更上一层楼！

一键转3D！效果绝了最近尝试了Stable Diffusion的一键转3D功能，真是太惊艳了！虽然2D图像不是我画的，只是从花瓣网上随便截了一张图试试，但转3D后的效果真的让人惊喜。基本步骤如下： tag反推关键词：首先，通过tag反推出关键词。文生图：输入提示词和反向提示词，选择skpt模型和LORA。 controlnet上传图片：使用lineart_anime提取线条，点击生成图片，根据生成图片优化提示词，最终挑选一张满意的图片。图生图：上传生成的图片，加入controlnet再进行局部重绘。 PS微调：最后，用PS进行微调，让图像更完美。咒语： 1girl, solo, ((white background)), simple background, full body, looking at viewer, standing, brown hair, 2 pink bows, 2 croquette braids, hair ornament, chibi, green eyes, open mouth, green plaid shirt, Suspenders shorts pink, Pocket, printing, feet, 基础模型：revAnimated_v122 LORA：blindbox和figma 整个过程虽然有点复杂，但最终的效果真的让人满意。如果你也想试试，不妨按照这个流程来操作吧！

𐟎蠓D-草绘命令初探 𐟖Œ️ 想要用简单的线条创造出美丽的图片吗？来试试SD-草绘命令吧！不需要复杂的预想，只需随手画出你心中的画面。 1️⃣ 首先，在procreate上随意绘制一些线条，可能是古建筑、瀑布或游戏场景，全凭你的想象。 2️⃣ 接着，使用SD-controlnet-scribble功能，轻松导入你的画作，并提取出关键的线条信息。 3️⃣ 选择一个强大的大模型，比如AWPainting，并搭配特定的Lora参数，如<绪儿-松 pine：0.6>，让你的画作更加生动。 4️⃣ 输入一些关键词，如"The sun is coming down from the top right"，"Natural scene"，"Noon"等，再加入一些特定的场景元素，如中国古建筑、瀑布、游戏场景等。这样，你的画作就能更加贴合主题。 5️⃣ 最后，进行抽卡操作，看看你的创意能否被AI完美呈现出来吧！ 𐟎‰ 通过这个简单的流程，你就能用潦草的线条创作出令人惊艳的作品。快来试试吧！

𐟓š CiteSpace术语大揭秘！𐟔 𐟓Œ Time slice：探索不同时间段的文献关系，就像打开历史的切片。 𐟓Œ Author/Institution/Country：深入了解作者、机构和国家间的合作网络。 𐟓Œ Term/Keyword/Category：挖掘主题词、关键词和学科间的共现关系。 𐟓Œ Paper/Grants：分析文献间的耦合关系，以及基金对研究的影响。 𐟓Œ Cited reference/author/journal：探究文献的被引情况，以及作者和期刊的影响力。 𐟔 Pathfinder network scaling（PFNET）和Minimum spanning tree（MST）：两种强大的网络分析算法，帮助你更清晰地理解文献间的关系。 𐟎蠔hreshold/Fond size/Node size：设置阈值，调整字体和节点大小，让你的可视化结果更加美观和清晰。 𐟓Š Network/Density/Modularity：通过这些指标，评估网络的复杂性和聚类的显著性。 𐟓Œ Silhouette：聚类平均轮廓值，用于评估聚类的合理性。 𐟓Œ Betweenness centrality：中介中心性，识别网络中的关键节点。 𐟓Œ TF*IDF/Log-likelihood rate/Mutual information：这些加权算法用于提取聚类标签词，帮助你更准确地理解文献的主题。现在，你是否对CiteSpace的术语有了更深入的了解呢？𐟤” 赶快试试CiteSpace，探索文献间的奥秘吧！𐟌Ÿ

如何用AI制作可爱的毛绒玩偶？今天尝试将一些草图转化为毛绒玩偶，分享一下制作过程。关键词描述：根据自己的形象描述，色彩和细节尽量详细一些，利于形象生成的完整。大模型：rev-animated-v1-2-2 Lora选择：以下是试用过的几个Lora，可以组合使用也可以单独使用，图中用到了前三个，Lora的权重不要太大，可以在0.5以下，太大会容易变形。每个Lora会有一些触发词，使用的时候也可以添加在关键词中。 Wool felt v1.0_毛毡：让毛绒玩偶更像毛团子，可爱化动物模型。毛球：增加毛绒的质感。毛毛的世界：让玩偶更生动。 Controlnet：使用了两个，一个控制边缘，一个控制色彩。 Control net unit 1 preprocessor: canny model: control_canny weight: 0.8 边缘的权重越高，毛绒的感觉会更弱，更像棉质，可以根据自己的形象尝试下，图中权重为0.8。 Control net unit 2 preprocessor: tile_resample model: control_v11f1e_sd15_tile weight: 1 也可以尝试高清修复，增强细节的质感。方法算法选择：R-ESRGAN 4x+ 重绘幅度在0.5以下。通过这些步骤，你可以将草图转化为可爱的毛绒玩偶，快来试试吧！

海事教育网站推荐𐟔劤𛊥䩯𜌦ˆ‘想和大家分享一个非常实用的海事教育网站——edumaritime.net。其实，我的初衷是想在全球范围内搜索各个国家的知名海事教育院校，然后整理成合集，方便大家择校或者了解各国海事教育的发展情况。虽然这个计划还在进行中，但我已经发现了很多有用的信息，欢迎大家留言告诉我你们想了解的国家或院校，我会抽空访问官网并整理相关信息。通过国家+关键词的搜索方式，我发现了edumaritime.net这个网站。它详细列出了美国、加拿大、英国、欧盟、澳大利亚和新西兰等国家的顶尖海事院校，以及国际地区（包括中国、日本、新加坡、沙特、卡塔尔、加勒比海等）的相关信息。每个学校都有详细的本科、硕士和博士项目介绍，以及研究特色等。这个网站可以作为了解全球海事教育的一个很好的工具。如果你想更深入地了解某个国家或某个院校的专业信息，可以点击链接直接访问该学校的官网，获取更权威的介绍。不过，我发现中国词条下的院校还不够全面，或许国内的搜索网站会显示更多内容。总的来说，对于那些想在海事方向进行大学水平择校的同学，或者已经在海事领域工作的从业者，甚至是寻找海事行业机会的求职者，edumaritime.net都能提供很好的参考和帮助。通过比较不同国家的教育资源，我们可以更好地选择适合自己的学习路径，为未来的职业发展做准备。

立冬海报制作，AI来助力！想要制作一张精美的立冬节气海报吗？𐟌诸利用AI技术，你可以轻松实现这个目标。以下是详细的步骤和关键词，帮助你创作出令人眼前一亮的海报。 𐟔 步骤一：生成图片使用文生图功能，结合Canny边缘检测，抽取出好看的图片。这一步非常关键，因为好的图片是后续步骤的基础。 𐟖Œ️ 步骤二：图生图转换将抽取的图片输入图生图功能，配合Tile和Tiled Diffusion，进行进一步的优化和调整。这个过程可以让你的图片更加生动和逼真。 𐟓š 关键模型大模型：麒麟-revAnimated_v122_V1.2.2 Lora：国风-墨梅听雪_V1.0，冬季主题模型_V1，下雪天-冬天场景氛围_yu-snowV2 ControlNet：Canny（硬边缘），Tile（分块） 𐟓Š 具体参数在制作过程中，你可以参考最后的四张图，这些图片展示了具体的参数和设置。通过以上步骤，你可以轻松制作出一张立冬节气海报，让你的创意得以完美呈现。𐟎‰

SD艺术字：创意无限，没有绝对正确的方法最近一段时间，SD艺术字突然火了起来，尤其是图片隐藏文字的形式，吸引了不少人的注意。这种新奇的方式确实容易让人眼前一亮，毕竟谁都喜欢有趣又好玩的东西。其实，任何你想写的字都可以通过这种方式来实现。说到SD艺术字，不仅仅是用brightness一个controlnet模型。深入理解controlnet的原理后，你会发现用一张黑白底图就能控制图像的形状。你可以把文字理解成一种形状，然后让SD根据关键词和形状扩散出你想要的图像。当然，这个过程需要一些参数设置，而这些参数也不是一成不变的。不同的关键词可能需要不同的controlnet，甚至可以同时开启两个controlnet以达到更自然的效果。其实，没有绝对正确的方法。你想要的效果，完全取决于你的图片和关键词。这种形式特别适合朋友圈引流，尤其是餐饮宵夜这些店主，效果非常好𐟘‚𐟘‚。已经有朋友开始找我做了，看来大家都在尝试各种可能性。总之，SD艺术字的魅力就在于它的多样性和创意性。只要你敢于尝试，总能找到最适合自己的方法。加油吧！✌𐟏𛀀

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