**SD-10 ControlNet應用-以手繪圖為底稿**

**以手繪圖為底稿,測試三種Checkpoint model的風格表現**

AI運算結合ControlNet的精確控制，無論是在建築、室內還是景觀設計中，都能透過手繪圖、3D模型線稿或實景照片，精準地進行構圖，並在語意控制下生成不同材質、色彩和光影等情境圖面。但使用手繪圖、3D模型線稿或實景照片時,在ControlNet的選用和一些參數的設定會有些不同。

**當底圖相對草率（例如手繪草圖）時，可以降低生成權重，給予AI更多發揮的空間**
降低AI控制生成權重的方法：
1.將ControlNet Weight權重值降低(數值越小AI發揮空間越大,數值越大越接近控制線)。
2.將Control Type改為草圖(Scribble)的算法。
3.CFG scale值(數值越小AI發揮空間越大,數值越大越接近提示詞內容)。

**建築外觀手繪圖為例**
Prompt:masterpiece,sketch,best quality,modern architecture,house concept, morning,stary sky,rtx lighting,cloudy,architecture photography,

Negative Prompt:ugly,low quality,
**底圖一(512x384)**

**Model:twingShadow_v20
ControlNet:scribble_pidinet**
1-1

**Model:realistic_v10BAKEDVAE
ControlNet:scribble_xdog**
1-2
1-3 將圖尺寸放大二倍(1024*768)做運算生成

**手繪外觀圖-日景到夜景**
**底圖二(384x512)**
Prompt:masterpiece, best quality, HD photography, off-white& grey, architecture design, facade (lighting design:1.2), warm lighting, night view, star in sky, moon, nature, curve stair, tree,landscape,nature,

Negative Prompt:ugly,low quality,

**Model:twingShadow_v20
ControlNet:lineart_realistic:0.9**
2-1
**ControlNet:lineart_realistic:0.8**
2-2

**Model:realistic_v10BAKEDVAE
ControlNet:scribble_xdog**
2-3
2-4 將圖尺寸放大二倍(768*1024)做運算生成

**底圖三(680x512)**
Prompt:masterpiece,best quality,HD photography,outdoor,architecture facade,interior,nature,hill,tree,landscape,

Negative Prompt:ugly,low quality,

**Model:realistic_v10BAKEDVAE
ControlNet:scribble_xdog:0.85**
3-1
3-2
3-3

**底圖四(1024x768)**
Prompt:masterpiece,best quality,HD photography,outdoor,architecture facade,interior,nature,hill,tree,landscape,Frank Lloyd Wright style,architecture photography,

Negative Prompt:ugly,low quality,

**Model:realistic_v10BAKEDVAE
ControlNet:scribble_xdog:0.7**
4-1
4-2

**Model:architecturerealmix_v11
ControlNet:scribble_xdog:0.7**
4-3
4-4

4-5 將圖尺寸放大二倍(768*1024)做運算生成
4-6

**作業一**
用以上手繪為底圖(四張) 進行AI運算
至少AI四張圖+圖片資訊 存成檔案(PDF)以名字(學號)命名 放至學校Moodle
交圖時間截止後 電腦會自動分配群組 請大家進行互評-建議或讚美!(重點是看看同學做的 會給你一些不同的學習) 互評時間截止後 系統即自動關閉
下周上課會挑幾位同學做學習分享