2024年9月8日星期日

小白只用4个节点就感受了Coze图像流的魅力 特别简单 [AI agent教程]

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大家好, 我是船长,今天继续想给大家分享图像流使用技巧→照片转风格,制作属于自己的动漫头像。


最近,抖音超火的AI照片转绘动漫,转绘风格爆火,那咱给自己的搭建一款可以随时转绘风格和美化图片的智能体,岂不乐哉。


         [效果欣赏]










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图像流详细拆解

整个流程图,主体部分为图像流

由开始节点+提取提示词+优化提示词+图像参考+生成图像+结束节点。

看似流程颇多,需要理解每个节点的能力是什么。


开始节点

开始节点,就是简单设置一个变量,选择{lmage};为输入一张图片。


开始节点后,有两个分支,这里船长用上面一条分支和下一条分支来分别讲解:


上面分支讲解

这一条分支有两个功能节点:

提示词推理:识别图像中包含的元素

提示词优化:根据提供一句话,或几个字,转为更为标准的绘画提示词

在这条分支的运用就是先将用户提供的图像进行元素提取,根据这些元素在进行提示词的生成。


下面分支讲解

此分支只有一个"图像参考"功能节点,这个节点就是解析图片的参考值,可以理解为图生图。

当然,功能不止如此,有很多选择供我们选择。


"图像参考"节点,有三条输入,分别对应同一张图所以都引用了开始节点的参数


图像生成节点

两分支合并,链接图像生成节点


图像生成节点,先看模型设置

选择油画风格或其他风格

比例自由选择,最好选择和提供的原图尺寸差不多

图像参考:这里就是为下面分支的"图像参考"节点准备的,直接引用"图像参考"这个节点的输出


图像生成节点,输入和提示词

新的"生成图像"是没有输入参数的,需要手动点击新增按钮添加参数,这个参数需要引用"优化提示词"节点输出;我们的目的就是生成图像,在有提示词和参考图的两种参数,极大的保证图片的原图感。

最后在提示词里,把参数引用进来


最后就是结束节点了,直接引用生成图像的输出就可以。



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