精彩评论
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在人工智能技术飞速发展的今天深度学在艺术创作领域的应用日益广泛。本文将为您详细介绍怎么样采用深度学技术将2D手绘线稿转化为3D模型并探讨绘画生成模型的艺术创作奥秘。
咱们需要熟悉部分基本概念。生成绘画是指通过智能软件,将2D手绘线稿转化为3D模型的过程。在这个期间我们会用到若干深度学模型,如LoRA(Low-Rank Adaptation)模型等。
在学绘画生成模型之前我们需要准备以下工具:
- 浏览器:推荐采用支持深度学模型的浏览器,如Chrome、Firefox等。
- 软件:选择合适的软件,如stable-diffusion-webui等。
- 模型文件:所需的LoRA模型如koreanDollLikeness_v15等。
我们需要搭建一个深度学模型。这里以LoRA模型为例将其放在stable-diffusion-webui的models/Lora目录下。
准备好2D手绘线稿图片,作为模型的输入数据。同时收集部分对应的3D模型作为训练数据,用于训练模型。
利用stable-diffusion-webui软件,点击“生成(Generate)”按,开始训练模型。训练期间,模型会自动学2D线稿与3D模型之间的映射关系。
在训练期间,我们也会遇到模型绘制精度不足的疑问。这时,可以通过调整模型参数、增加训练数据等方法,增强模型绘制精度。
LoRA模型允我们调整生成作品的风络。通过修改模型中的参数,能够实现不同风格、形式、人物、物品、形象的作品。
在掌握绘画生成模型后,我们可开始实艺术创作。确定一个创作主题,然后按照主题选择合适的2D手绘线稿。
将2D手绘线稿导入软件,采用训练好的模型实生成。依照需要对生成结果实调整,直至达到满意的效果。
通过本文的介绍,我们熟悉了怎样去利用深度学技术,将2D手绘线稿转化为3D模型。绘画生成模型不仅弥补了传统绘制方法的局限性,还为我们提供了更多的创作可能性。掌握绘画生成模型的艺术创作奥秘,将为我们的艺术创作之路带来更多惊喜。
期望本文能对学软件制作的朋友们有所帮助,让我们一起探索深度学在艺术创作领域的无限可能。