（18254期）AIGC商用高阶技法落地课：AI摄影全流程+LoRA训练+MJSD协同出图实战教学

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AI 摄影全流程

  • 准备人物照片：收集 20-30 张人物上半身或大头特写照片，确保五官清晰，用于训练人物模型。
  • 训练人物模型：使用秋叶整合包中的标签器为照片自动打标签，然后将照片和标签复制到指定文件夹，在训练界面选择 “新手” 模式，设置关键参数后开始训练，约 20 分钟即可完成。
  • 选择参考图并换脸：参考图可来源于网上、SD 或 MJ 生成的图片。若用网上图片，可通过 SD 图生图的局部重绘功能，涂白人脸部分，借助 adetailer 插件添加训练好的人物 LoRA 来换脸；若用 SD 文生图，可将参考照片上传到 controlnet，结合 Adetailer 和人物 LoRA 生成图片；若用 MJ 出图，可先生成奇幻场景图，再用 SD 的局部重绘功能换脸。

LoRA 训练

  • 数据准备：选择分辨率 512×512 以上、清晰无噪点、主体突出的图像，根据训练内容准备 20-200 张不等。使用 Python 脚本等工具将图像预处理为统一格式和尺寸。
  • 标签生成：利用 LoRA 训练助手，用中文描述图像内容，自动生成符合规范的英文训练标签，标签会按权重排序，多维度覆盖图像特征，且格式规范。
  • 训练配置与模型微调：配置训练参数，如设置训练数据目录、输出目录、保存步数等，关键参数 lora_rank 通常设为 8 左右，根据硬件和需求调整 batch_size、epochs、learning_rate 等，完成设置后开始训练，一般 2-4 小时可得到不错效果。

MJSD 协同出图

  • MJ 出图：使用 MJ 时，通过输入关键词生成场景图，例如 “钢铁侠抱着一个 2 岁的小男孩，黑色背景，明亮的灯光，人像摄影，真实照片，最高质量，杰作，超高分辨率”，可根据需求修改关键词中的关键元素，批量生成多种场景概念图。
  • SD 处理：将 MJ 生成的图导入 SD 进行后续处理，可利用 SD 的功能进行换背景、打光、添加超写实细节等操作。若要换脸，可按照 AI 摄影全流程中 SD 换脸的方法，结合之前训练好的 LoRA 模型，通过图生图或局部重绘功能，将人物脸替换为所需人物，生成最终的 AI 摄影作品
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