在绘制了神奇的组合那一节之后，原本要想准备一下测试各种丝袜的绘制效果。
(资料图片)
所以就开始调整画面参数，但是原本用来展示鞋的姿态画面就不能用来实验丝袜的绘制过程，毕竟心海是处于抱腿蹲坐状态，不利于丝袜的展示。
为了让丝袜有个良好的展示效果，索性对人物的动作做了调整，从原来抱腿效果修改为靠椅站立的状态，考虑到丝袜呈现的完整性就用了之前实验结果“barefoot赤脚 ”参数。同时为了不要喧宾夺主，让服装简单明朗一些，就改用了白色t-shirt和牛仔短裤的样式，这样用来展示丝袜的空间感就够用了。
这就是接下来要验AI画丝袜能力的底模型，而后只需要把“bare_legs 裸腿”参数修改为对应的丝袜参数即可，所以我做的底模效果是这样：
然后问题就出现了：神奇的空间变换
只要是用AI绘画的人都知道512x512是炼模型的最基本参数，就好像让一个人类画师在一个512x512像素的区域内按照客户的要求的关键字绘制图像。
所以一个有限的空间内要绘制足够满足信息量的图像问题就出现了，人类画师懂得变通，可以通过调整人物视角，姿态的方式来让信息填满画幅。但是AI就那么死板，它会尽可能的按照关键字的需求在有限的空间内填满满足关键字的信息。
是的，我这里用的是“信息”，但是我给定的姿态关键字是：
((( barefoot:1.5 ))), // 裸足
(((1 cute girl))),23 years,smile,full body,figure,solo, //微笑，全身像，聚焦人物
//视角，从旁边看，弱化从下向上看，聚焦脚，聚焦腿，聚焦鞋子，腿并拢
(from side:1.3),(from below:0.8),(feet focus),(shoes focus:1.5),(knees together:1.5),
//显示鞋子，放下脚，脚站在矮凳上
show shoes,feet down,,feet on the low stool,
// 站在吧台凳的旁边，不要坐，弯腰，弓着腰
((standing beside high stool:1.5)),bent over,(arched back:1.5),
// 放下脚，白色体恤，非常短的牛仔裤
,leg down,presenting foot, ((shoes focus)) ,(pure white t-shirt:1.5)),(very short denim shorts:1.5),
(((bare_legs:1.2))),//光腿，不要穿任何袜子
((( barefoot:1.5 ))), // 裸足
,所以有了上面信息量之后，变开始寻找良好seed的过程，考虑到是展示丝袜腿需要较长的空间，于是我用了下面几组尺寸： 896x512, 820x512, 768x512, 640x512, 512x512, 512x640, 512x768, 512x820, 512x896
seed的起始量从：31336开始，连续20张
下面便是测试结果，畸变约少的尺寸，就会成为我的seed底模备选：
896x512, （好多畸形。。。AI已经做不到了）
820x512, （用来绘制的空间太小，只能说AI尽力了。。。）
768x512, （与820比较起来，好了一点点，画幅已经稍微满足信息量）
640x512, （情况开始好转，但画幅对于信息的承载还是不足）
512x512, （畸形开始减少，因为空间足够表现站立的姿态，但一些断头的情况还是存在，因为AI也不知道究竟是横向绘制还是竖向绘制，这里存在了AI的选择困难，我们只需要推一把）
512x640, （情况好转，AI有了明确的绘制方向，人物全身像也开始大量出现，但因为信息量的关系，一张图中存在两个人的状况依然存在）
512x768, （状况良好，畸形几乎没出现了，心海正常了不少）
512x820, （情况持续优化，因为空间的增加，为了填充增加的内容，人物开始立直，多出来的空间AI会用更多小物件填充，或者让人物踮脚用来填满增加空间的信息）
512x896（9头身的长腿公主诞生，空间继续增加）
512x1024，（长腿族诞生，为了满足空间需求，AI开始癫狂了。。）
最后，我选择512x768的画幅和他们的seed来做丝袜实验，但是这里的seed重要性就体现出来了，我的seed是从31336开始的，所以可以有下面的结论：
这里所有“优”的seed编号，后期生成的图片问题最少，所以为了更高的绘制成功率，可以选择seed编号从：31336开始连续8张的范围来出图，这样里面有两个差，起码有6张的效果会比较好，就像下面这样：
上图标注了“差”的画，不是说后面生成的时候真的会变差，只是因为有其他干扰物的存在，会让这一个seed编号的画面出图异常情况会增大。当然"优"也不是绝对的，只是说成功率会更大，在绘制一些细节拉满的物品，例如"带有宝石的绑带高跟鞋"，即便是“优”也大概率失败。
最后，我在前文提到过，AI绘制就和人画画一样，永远不可能画出两张100%像素级相同的画面，所以AI绘画的连续性抖动就这样出现了。
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