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LoRA Model 》機能與美學兼具的日式北歐風格 Japandi Style

日式美學與北歐機能主義碰撞,成為近年來漸趨主流的新風格。相距數千英里,但風格上卻如此接近,日本和斯堪的納維亞在室內設計上,一直有很多共同點,隨着國際化與區域合作,這兩種風格匯聚在一起創造新的室內風格,也只是時間早晚問題。

在 Japandi 風格的內涵中,有著 hygge 的舒適溫暖氛圍,植入了北歐人們對生活的感覺,同時也軟化了亞洲風格向來的嚴謹,以有機形式從視覺上就讓人產生了舒適感,這即是回歸室內設計的本質,這也是我們訓練Japandi LoRA 的初心,希望更多人能認識這個風格的空間。我們的 "housearch_japandi LoRA" 是以100張圖片進行20000 steps以上的訓練,所以在出圖工作上依然有優異的表現。

DOWNLOAD 相關下載鏈結

1."Realistic_Vision_V2.0.ckpt":Realistic_Vision_V2.0.ckpt (新手提示:checkpoint 等大模型下載後,請放置 Stable Diffusion WebUI 目錄下的 /models/Stable-diffusion/ 目錄下)

2."sd-vae-ft-mse-original":vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt (新手提示:VAE 模型下載後,請放置 Stable Diffusion WebUI 目錄下的 /models/VAE/)

3."housearch_japandi LoRA":housearch_japandi_v1.safetensors (新手提示:LoRA模型下載後,請放置 Stable Diffusion WebUI 目錄下的 /models/Lora/ )

TRY 抽卡試作

我們使用文生圖功能(txt2img),下方的正向與反向提示,使用者可以自行簡單設定,以下是我們選定以JAPANDI風格就客廳空間進行抽圖提示的範例。其餘的設定,包括"Sampling method(選Euler a)"、"Sampling steps(選30)"、" width(選768px) height(選512px)",其餘先維持預設。以下是四張經抽卡生成的客廳圖片,原尺寸為768px*512px 未經放大或深化或任何修改。

Positive Prompt:

(masterpiece),(high quality), best quality, real,(realistic), super detailed, (full detail), interior, scenery, living room, housearch_japandi , <lora:housearch_japandi:0.7>

Negative Prompt:

(normal quality), (low quality), (worst quality), paintings, sketches, fog, watermark

Bedroom 臥室

在其它參數都維持不變的情況,只調整正向提示內文的"living room",我們將之改為"bedroom",看看產出效果。

Kitchen 廚房:

同樣,正向提示文字中將空間改為"kitchen",看看效果。

Bathroom 浴室:

同樣,正向提示文字中將空間改為"bathroom",看看效果。

學會精準控制,利用ControlNet

Stable Diffusion 的圖片生成式服務,雖然能給設計者帶來許多的創意刺激,但是往往出圖的結果並不能夠完全符合使用者的需求,這時候我們就得依賴其他套件,來達成精準控制的目標。ControlNet 是Stable Diffusion 上最常被使用的一種插件,它本質上就是神經網路的結構,能透過新增額外條件來控制模型出圖的結果。目前的版本是1.1 版本,同時也有許多預處理的模型可以使用。我們以下將示範如何通過ControlNet 來改變同一之空間圖片的時間、季節和氣候等條件,讓原本抽卡的白天場景,變成夜晚或冬天下雪等天候條件。

1. ControlNet for Stable Diffusion WebUI 插件Github網址:https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet

2. ControlNet 模型下載網址:https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main

3. ControlNet Lineart 模型下載路徑:https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_lineart.pth

Stable Diffusion WebUI 上的插件安裝方式非常簡單,只要切換至"extensions",選擇"Install from URL",然後在"URL for extension's git repository" 填入插件的gitbub位址,再按下"Install" 後重啓webUI 即可。安裝後記得下載Lineart模型,有任何問題的話歡迎在"AI建築設計研究室"臉書社團中詢問。

我們以這張用文字提示生成的浴室圖片來做示範,將效果圖改為夜晚時的模樣。在Stable Diffusion的文生圖(txt2img)正向提示欄中,使用原本的提示詞但增加"night"關鍵字,並且讓生成種子(seeds)設為"-1"。

night, (masterpiece),(high quality), best quality, real,(realistic), super detailed, (full detail), interior, scenery, bathroom, housearch_japandi , <lora:housearch_japandi:0.7>

之後打開下方的 ControlNet 界面,選擇 Lineart 後勾選啓用,預處理器(Preprocessor)選擇 "lineart_realistic",Model選 "control_v11p_sd15_lineart [43d4be0d]",重新生圖後就能看到原本的浴室變成夜晚模樣了。

▲黃昏時的模樣

▲逐漸入夜時的模樣

同樣道理,我們可在正向提示欄中輸入"snowing",戶外也就變成了一片白色雪景。利用Stable Diffusion 能讓空間圖片渲染工作變得更便利,同時也有這樣新的用法,AI 將是未來建築設計最佳的輔助工具。

(snowing:1.2), (masterpiece),(high quality), best quality, real,(realistic), super detailed, (full detail), interior, scenery, living room, housearch_japandi , <lora:housearch_japandi:0.7>

▲大雪後戶外的模樣

▲大雪後戶外夜晚的模樣。(提示詞加上"night"和"snowing")

為了更方便所有學習者進行交流與討論,我們也建立了facebook 社團 "AI 建築設計研究室",也歡迎相關人士加入。

有任何問題或合作,請聯繫 chris@housearch.net (Chris Hsu)

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