采样迭代步数：30

发布时间：2025-06-24 18:36:16  作者：北方职教升学中心  阅读量：303

当然，我们生成了三种不同视角的人体姿势，从而达到准确控制人物姿势的3视图效果。

CFG: 7。

相关说明。更灵活的特点。

纸上得到的时候感觉很浅，学会和视频一起敲#xff0c;动手练习，只有这样，

该版本使用基于SDXL1.0基本版本的底膜。：mw_sanshitu,full body,mermaid,simple background,standing，lora:mw_______________________________.1:0.9\。支持SDXL大模型;V2.0.1）版本（支持SD1.5模型;最新版本的V1.1󿼉。：Mw_sanshitu，全身，美人鱼，简单的背景󿀌站立。

采样迭代步数：30。AI人工智能等c;具体看这里。第一步。

LORA：mw_3d角色ip三视图q版 V2.0.1 尝鲜版。

采样迭代步数：25。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合c;广泛应用于更多领域，对程序员的影响至关重要。long hair,wear school uniform,a proud and confident smile expression,studio fashion portrait,studio light,pure white background,

提示词。

AIGC必备工具。

【。实战案例。第四步。最新AIGC学习笔记。

【。

图片宽度：1024*768。

easynegative,dark,bad hands,bad feet,worst quality,low quality,normal quality,bad artist,bad anatomy,blurry。

二. 实现方法2：借助三视图LORA实现。如果有能很好地理解三视图关键词的大模型，这种实现方式也很好。触发词：mw_sanshitu、这个版本似乎更好地支持动物。

相关说明：

（1）由Controlnetopenpose模型制作的三视图相对来说是最稳定的，三视图的效果每次都可以产生。

整理AIGC各方向的技术点，形成各领域的知识点总结，它的用途在于，您可以根据以下知识点找到相应的学习资源，确保自己学得更全面。

AIGC各方向的学习路线。背面。

模型： control_v11p_sd15openpose。【。：这样就可以创建三视图，这是一个很好的实现方法，但是没有办法准确控制主体的姿势。

可以参考之前的文章了解Openpose灵活人物姿势的控制情况。

• ：一个女孩，长发，穿校服󿀌带着骄傲自信的微笑表情，工作室时尚肖像󿀌工作室照明󿀌纯白背景。

  （2）这样可以实现其他任意视图，不仅限于三视图。【。

  • 反向提示词。我们才能把所学应用到实践中去，这个时候可以搞点实战案例学习。无论是基于SD1.5还是基于SDXL的大模型，许多大模型对三视图的准确理解还不到位。

    • 大模型：AWPortaint V1.4。

    下载模型请参阅文末扫描即可获得）

    • #xff08正向提示;这里只补充主体描述的关键词）

    Prompt。

    • loar: lora:mw_______________________________.1:0.9。

      提示词。

      

      

      以上我们没有添加三个视角关键字，让我们添加视角关键字：

      Prompt：mw_sanshitu,full body,front view,side view,back view,mermaid,simple background,standing。

      这种实现方式主要是通过Controlnetopenpose插件来实现人物姿势的自由控制，借助这个插件，

      • ng_deepnegative_v1_75t(badhandv4:1.2),(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,bad anatomy,bad hands,((monochrome)),((grayscale)) watermark,moles,large breast,big breast,

      • 采样器：DPM++ 2M Karras。
        
        

        感兴趣的朋友，赠送全套AIGC学习资料󿀌前沿科技教程和软件工具包括AI绘画、

        

        

        相关说明：

        （1）这种实现方法的可控性不是很好󿀌画符合要求的图片需要大量的抽签。】：制作人物三视图的特征图片。

      让我们来看看生成的图片效果。

      一. 实现方法1： 通过提示词实现

      三视图提示词格式：

      (three views of character:1.2)（three views of the same character in the same outfit:1.2),full body,front,side,back,front view,side vide,back view,front view of girl,side view of girl,back view of girl,【主题描述】【主题描述】 simple background,white background,masterpiece,best quality。
      
      

      当我学到一定的基础࿰时c;当你有自己的理解能力时，阅读前人整理的一些书籍或手写笔记资料，这些笔记详细记录了他们对某些技术点的理解，这些理解比较独特，你可以学到不同的想法。

      

      

      当然也不能每次都正确理解，但是抽签的概率已经很大了。提示词编写、

      关于制作三视图，很久以前，：1girl,blonde hair,long hair,princess peach,blue eyes,lips,eyelashes,earrings,crown,hood,casual。three view、相关参数设置。
      

       。

    • 采样迭代步数：25。

      • 反向提示词。

      Adetailer插件：脸部模型 face_yolov8n。：一个女孩，金发，长发，桃公主，蓝眼，嘴唇，睫毛，耳环，皇冠，兜帽，休闲。 mw_3d角色ip三视图q版。

    • CFG: 7。

    反向提示。具体操作如下。

    三. 实现方法3：使用Controlnet使用Controlnet openpose模型。

  • xff1高分辨率修复a;Lanczos放大算法#xff0c;重绘幅度0.4 重绘采样步数30。

  • 正向提示词。结合实现方法2和3�可能会在不同的场景中带来更好的效果。

  • 采样迭代步数：30.图片宽度高度：768*512。

    提示词。 侵权，请联系删除。

    我们可以在liblibai官网，通过关键词"三视图"搜索相关LORA。第三步。

    • 大模型：IP DESIGN | 3D可爱模型 V4.0。】：大模型选择、第二步。lora模型有品尝版（，不要说太多，我们开整。

    • 采样器：Euler a。1girl，

      

      

      】：生成图片。未来，AIGC技术将继续改进，同时也将与人工智能技术紧密结合，广泛应用于更多领域。侧面、

      以上分享了制作三视图最常用的三种方法，￰在实际应用中c;可以综合多种方法使用󿀌例如，

      

      我们在这里使用最多的。

    nsfw,lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry,artist name,

    • 采样器：Euler a。：(three views of character:1.2),(three views of the same character in the same outfit:1.2)，未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用c;使游戏和计算系统具有更高效、

    Prompt。

  • CFG: 7。

    （2）如果三视图中没有视图效果，视图中提示词的权重可以适当增加。
    

    所有的工具都帮你整理好了，安装可直接启动！

    三、

  Prompt。

  五、

  

  观看全面零基础学习视频󿀌看视频学习是最快最有效的方式，跟随视频中老师的想法，从基础到深度，还是很容易入门的。

让我们来看看生成的图片效果。：一个女孩，长发，穿校服󿀌带着骄傲自信的微笑表情，工作室时尚肖像󿀌工作室照明󿀌纯白背景。以LORA为例进行讲解。

四、

正向提示词。AI绘画Stable Diffusion 中 Openpose骨骼编辑器 | 以后自由出图姿势！

让我们来看看具体的示例操作步骤。

• 以下是相关参数的设置a;

• 控制类型：选择"OpenPose(姿势)"

• xff1预处理器a;none (因为上传的是三视图特征图，不需要在这里设置预处理器)。下载模型请扫描获取哦。更智能、

  大家好，我是程序员晓晓。三视图的视角仍然是随机的，虽然可以通过提示控制，但还是需要抽签的概率。

  以下三个视图的特征图分别对应于角色：正面、一些朋友留言如何实现，当时只给了大家制作的实现思路，最近有朋友提到了这个问题，今天我们将详细讨论这个问题，看看制作三视图最常见的方法。有许多三视图LORA模型支持不同的风格。

  

  相关说明：制作三视图的特征图片对我们来说并不容易，我们可以在Liblibai网站或C站上找到三视图的真人图片，然后在Controlnet中使用Openpose模型的Openpose预处理器生成三视图的特征图片。

  让我们以具体的例子来看看效果。

  让我们以具体的例子来看看效果。
  AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。

  • 大模型：SDXL_1.0。

  • 采样迭代步数：25.图片宽度：768*512。full body。AIGC视频教程集合。

    

    】：ControlNet 设置Openpose模型。