StableDiffusion写实肖像绘制技巧

最近发现不少小伙伴都对科技周边很感兴趣，所以今天继续给大家介绍科技周边相关的知识，本文《StableDiffusion写实肖像绘制教程》主要内容涉及到等等知识点，希望能帮到你！当然如果阅读本文时存在不同想法，可以在评论中表达，但是请勿使用过激的措辞~

选择Realistic Vision等写实模型并正确安装，优化提示词结构以强调皮肤纹理与自然光影，调整采样参数至25-35步及合适分辨率，启用Hires.fix与ControlNet增强细节，结合负面提示排除卡通化与失真元素。

如果您希望使用Stable Diffusion生成高度写实的肖像图像，但发现输出结果偏向艺术化或失真，可能是由于模型设置、提示词结构或采样参数不够精确。以下是实现写实肖像绘制的关键操作步骤：

一、选择合适的模型版本

写实效果高度依赖于基础模型的训练数据和优化方向。使用专为真实人脸训练的模型可显著提升细节还原度。

1、下载并安装支持写实风格的Checkpoint模型，例如：Realistic Vision、ChilloutMix 或 EpicRealism。

2、将模型文件（.ckpt 或 .safetensors）放入Stable Diffusion的models/stable-diffusion目录中。

3、在WebUI界面的模型切换菜单中选择已加载的写实模型。

务必确认模型与VAE是否匹配，部分写实模型需额外配置对应VAE以避免色彩异常

二、优化提示词结构

精准的正向提示词能引导模型聚焦于面部细节、皮肤纹理和自然光影，避免过度美化或卡通化。

1、在正向提示框中输入基础描述：a photorealistic portrait of a person, high detail skin, natural skin texture, realistic eyes, detailed iris, fine wrinkles, soft shadows, studio lighting。

2、添加具体特征以增强可控性：age, gender, ethnicity, facial expression, hair style 等，例如：30 year old woman, Chinese, smiling slightly, black long hair, wearing a white blouse。

3、使用权重强化关键元素：(detailed skin:1.3), (realistic eyes:1.4), (sharp focus:1.2)。

避免使用“beautiful”、“perfect”等主观词汇，这些词易触发美化滤镜导致失真

三、调整采样参数

合理的采样步数与分辨率有助于提升图像清晰度和结构稳定性。

1、设置采样方法为DPM++ 2M Karras或Euler a，这两者在写实生成中表现稳定。

2、将采样步数设为25至35之间，过低会导致模糊，过高可能引入噪点。

3、设定图像分辨率为512×768或768×768，避免非标准比例导致形变。

4、开启Hires.fix功能，在生成后进行高清修复，放大倍数设为1.5至2.0，并选择Lanczos或4x-UltraSharp作为放大算法。

四、启用细节增强工具

通过后期处理模块进一步强化面部微观特征，使皮肤、毛发和瞳孔更接近真实质感。

1、在生成完成后进入Extras选项卡，上传原图进行局部重绘增强。

2、使用ControlNet插件加载face-detailer预处理器，自动识别并优化人脸区域。

3、添加IP-Adapter或InstantID组件，结合真实参考照片控制面部一致性。

启用FaceRestorer可在生成后自动修复五官不对称或模糊问题

五、使用负面提示排除非写实元素

明确排除可能导致风格偏移的因素，限制模型生成不切实际的特征。

1、在负向提示词框中输入：painting, drawing, sketch, cartoon, anime, deformed face, blurry, low quality, bad anatomy, exaggerated features, plastic skin。

2、加入技术类抑制项：text, watermark, logo, cropped, out of frame。

3、针对亚洲面孔可追加：western features, overly large eyes, makeup overload。

负向提示词应根据实际输出动态调整，每次生成后观察伪影类型并补充对应屏蔽词

理论要掌握，实操不能落！以上关于《StableDiffusion写实肖像绘制技巧》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！