Stable Diffusion WebUI 使用ControlNet:IP-Adapter保持生图的角色一致性

IP-Adapter-FaceID可以在保持人脸一致的条件下生成各种风格的图像。

下载 IP Adapter 需要的 Face ID 模型和 Lora

下载地址：https://huggingface.co/h94/IP-Adapter-FaceID/

下载 ip-adapter-faceid-plusv2_sd15.bin 和 ip-adapter-faceid-plusv2_sd15_lora.safetensors

下载完成以后，

以.bin结尾的模型文件放在 stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models文件夹。 以.safetensors结尾的Lora文件放在 stable-diffusion-webui\models\Lora文件夹。

保持角色一致性生成图像

填写正反向提示词，在正向提示词中添加 <lora:ip-adapter-faceid-plusv2_sd15_lora:1>，权重设置在0.5~0.7之间 启用ControlNet，选择 IP-Adapter 预处理器选择 ip-adapter_face_id_plus 模型选择 ip-adapter-faceid-plusv2_sd15

总结

**文章总结**
本文介绍了如何利用`IP-Adapter-FaceID`技术在保持人脸一致性的前提下，生成多种风格的图像的方法。首先，用户需通过指定链接下载必要的`Face ID`模型和`Lora`文件，其中包括`ip-adapter-faceid-plusv2_sd15.bin`模型文件和`ip-adapter-faceid-plusv2_sd15_lora.safetensors` Lora文件，并分别放置在相应的文件夹内以便使用。
完成下载和文件放置后，用户便可在图像生成过程中实现角色一致性的维护。具体操作上，用户需设置正反向提示词，并在正向提示词中通过``标签指定使用之前下载的Lora文件，建议的权重范围为0.5至0.7之间。此外，还需启用`ControlNet`功能，并选择`IP-Adapter`及对应的预处理器`ip-adapter_face_id_plus`和模型`ip-adapter-faceid-plusv2_sd15`。通过以上步骤，用户即可在保持人脸特征一致的基础上，创造出风格多变的图像。 提示词controlnet一致性webuiweb文件夹diffusion图像生成huggingface多种风格