鹅厂程序员亲测AI写真通用版，女友直呼“真妙呀”！
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时下流行的 AI 写真工具，为用户提供了用现成的照片遨游于广袤素材与想象中的可能性，也启发 AI 从业者对于大众消费产品的构想。对于个人来说，是否可以上手 AI 技术，做出自己的“数字分身”呢？本文将介绍一种高效率、易上手、低成本、高安全的“数字分身”制作方式。看完本文，你也会用一张图片“穿越古今”，做出自己的 N 个“数字分身”。
随着网络某相机小程序的火爆，关于 AIGC 智能应用的讨论又一次点燃移动互联网。9.9 元即可制作不同背景、造型下的“数字分身”照片，出图效果几可比拟专业照相馆，引发了受众的追捧。
而质疑者，认为 9.9 元的体验成本过高，也觉得产品高峰期的数十小时的等待时长过于熬人。苦恼于无法对生产的照片任意加工，更为 AI 应用的数据安全性忧心忡忡。
这些想法也反映了广大用户对于 AI 应用的需求和渴望。对于 AI 工具，用户希望既可以降低使用成本，又可以保证生产效果。如果还能简化生产流程、缩短生产时长、提供便于交互的服务，同时保证数据安全性，当然更佳。
那么，所谓的 AI“数字分身”领域，或是“AI 写真”领域为例，是否有一个满足以上所有要求的方案呢？
制作个人的 LoRA 模型是一种生成“数字分身”的方式，也被一些用户猜测为“AI 写真小程序”的技术方案。
这种方法可以生成较为稳定的、多角度的人像，但是其需要输入的照片较多，技术实现的步骤也稍复杂，对于新手的使用门槛较高，文中不做介绍。
本文将由浅入深地介绍一种小白可以轻松上手的简易“数字分身”制作方式，基本满足用户对 AI 应用的要求。
本文介绍的“数字分身”制作方法可以通过 AI 技术随意更换照片中人物的服装、造型、背景，用一张人像照片“穿越古今”。读者可以拿 9.9 元买一杯蜜雪冰城，在家里“一键出图”。
整个产图流程可以在个人计算机的服务器完成，不需要把照片上传到外部服务器，极大地保障数据的安全性。同时，千变万化的服装、背景、造型更是令人眼花缭乱，AI 的创意指数拉满，令人拍案叫绝。
制作“数字分身”的过程需要解决 3 个问题：
画什么？用什么？参考什么？
针对这 3 个问题，产生了 3 个步骤：
画什么：填写描述词；
用什么：上传图片并选择重绘区域；
参考什么：提供参考的人物姿态。
下面将按照这 3 点依次介绍。下文用到的工具为 Stable Diffusion WebUI，以及 ControlNet 插件。为了简化内容，本文介绍便捷有效的实操步骤，Stable Diffusion 的安装和精细化调参技能点请读者自行学习，文末附有参考材料。
“画什么”的问题在用文字形式模拟用户脑海中的想象。
小时候，男生幻想自己穿着侠客的青衫，仗剑走天涯；女生幻想自己穿着飘逸的襦裙，沐浴唐风汉韵。如今的 AI 技术可以借助语言描述，让我们在风格各异的场景中塑造个人形象。建立这一形象，首先需要用语言描述人物的服装、发型、背景，描述语言称为提示词。
提示词分为正向提示词（希望画面出现的内容）和负向提示词（不希望画面出现的内容）。绘图用的 Stable Diffusion 为国际化工具，提示词要用英语。
比如生成一个穿着古装汉服的女孩，女孩佩戴精美发簪，以传统的中式宫殿为背景；同时，希望图片高质量、高清晰，不要出现模糊、丑陋、动画等元素。将正向提示词写为“1girl, wearing song hanfu, wearing delicate traditional chinese hairpins, chinese palace background, materpiece, best quality, ultra-detailed”。负向提示词写为“blurry, ugly, bad quality, cartoon, anime, NSFW, nude”。
“用什么”在追问图片生产过程中的主要原料是什么。
本文介绍简易的“数字分身”制作过程，用现成的照片换掉照片中的造型、服饰、背景，达到“一键穿越”的效果。 在此过程中，用到的原料是现有的照片，应用的技术为 Stable Diffusion 的图生图局部重绘（img2img inpaint）功能。涉及到的操作为上传图片并手动选择重绘区域。选择照片时，建议选择上半身，面部轮廓清晰的正面照。比如，以一张年轻女性的正面半身照作为输入。
上传图片后，我们把“换造型，换服装”的需求转换为技术语言“重绘除了脸部之外的所有区域”。那么，AI 工具如何知道照片中哪里是面部区域呢？在使用时，先上传图片，再用黑色的笔刷手动涂抹面部区域，就能精准地标识面部区域，如图 6 所示。
此外，还需要选择对非涂抹区域进行重绘的选项（inpaint not masked），也就是对于除面部外的区域进行新的创作，如图 7 所示。
“参考什么”则是结合什么辅助信息，让图片生产的效果更稳定。
既然是参考，则非必需，但是有利于提升图片生产的质量。上面的两个步骤为 AI 描绘了绘图内容，也提供了人像的脸部特征。此时若是让 AI 工具“信马由缰”地发挥，容易出现人体比例失调，动作不自然等问题。为 AI 工具提供“参考答案”虽然会减少创意空间，但是能让 AI 工具学习原照片的动作姿态，生成更加自然的图片。如何学习人物姿态呢？学习人物姿态需要用到 ControlNet 插件，一款对图片进行预加工的工具，把预加工的结果像积木块一样拼插到生成图片的流程中。
输入和上一步相同的正面半身照，用 ControlNet 插件中的 openpose 预处理器学习图中人物姿态，比如头和身体位置关系，手臂的动作。按照图 8 的方式选择启用 ControlNet 插件，并选择 openpose 预处理模式和模型。
进行上述操作后，就可以得到图 9 的多款古装美女“数字分身”。
那么如果想制作更多的分身，读者应该修改前文介绍的哪些步骤呢？
读者可以回顾，思考一下本文介绍的方法。前面介绍的 3 个步骤中，“画什么”的步骤决定图片内容，“用什么”的步骤决定核心素材，“参考什么”的步骤决定额外的素材。
回顾后发现，当我们想对画面元素做修改时，只需要修改“画什么”步骤中的提示词。比如想要生成现代装校园风图片，只需要重写正向提示词中涉及服装，造型，背景的提示词，将正向提示词改写为“1girl, wearing school uniform, ponytail, campus background, materpiece, best quality, ultra-detailed”。负向提示词仍然写为“blurry, ugly, bad quality, cartoon, anime, NSFW, nude”，如图 10 所示。
除了修改正向提示词外，其他步骤均保持不变。点击“生成”按钮，就能得到图 11 的“校园女孩分身”。
得到“数字分身”后，如果读者希望进一步修改图片细节，比如重新生成背景中的建筑物，可以用局部重绘功能涂抹待修改的细节，仿照上面的指引，用提示词来牵引重绘方向，具体操作交给读者探索。
按照这种方式不断解锁校园风、古代风、未来感、中式旗袍、日常风的造型，就得到了文章开头异彩纷呈的“数字分身集”。
写到最后，对比一下本文通过 Stable Diffusion WebUI 制作“数字分身”的方案和 AI 写真小程序在用户体验方面的异同。
两种方法的相同点为：以人像照片为输入，通过技术手段获得不同场景、造型的人像写真图。
除此之外，两者在使用体验方面有较大的差异。在成本方面，AI 写真小程序需要更多“有形投资”，比如更多的照片数量，更高的费用；而本文的方法有更多的“无形投资”，比如部署和使用 Stable Diffusion 的能力。
在收益方面，AI 写真小程序在生成图片的角度和颜值上有优势，画面自然感更高；而本文的方法在生成图片的造型、背景丰富度以及再加工能力上更胜一筹。
期待大家可以用 AI 技术拓展生活的疆域。
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