雪中香港-SD定制化生图实践Snowy Hong Kong: AI-Generated Landscapes with Stable Diffusion
1. 背景
在社交媒体上看到vivox200的雪景Ai效果（如下图所示），感觉非常惊艳，想要拍摄同款，但是没有相应的手机，于是打算通过自己的方式制作下雪效果
2. 技术探究
推测的原理是，vivo手机在拍摄后使用自己的大模型Api或者本地大模型(26年备注：本地大概率没可能)进行运算，得到图片。
在网上搜索解决方案后，最终决定通过流行的AI绘画模型Stable Diffusion进行图生图得到结果作为技术解决方案。
3. 执行步骤
3.1 软件安装
首先下载Stable Diffusion模型，在Bilibili找到Up主“秋葉aaaki”自制的Web-UI整合包
参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1iM4y1y7oA
3.2 模型选择
在小红书上找到一个参考照片
在Civitai上找到这个模型，并且下载导入StableDiffusion的WebUI
https://civitai.com/models/109730/lwarchitecutralmix
3.3 参数设置
使用图生图功能
模型选用realisticVisionV60B1 v51HyperVAE.safetensors
外挂Vae模型选用vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
开启ControlNet的线稿模式，其余参数默认
Positive Prompt:
make it snow,snow scenery,modern architecture,glass,snowing,in winter,masterpiece,high quality,real,realistic,full detail,8K,falling snow,there are no people or vehicles
Negative Prompt:
lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry,Low resolution,poor structure,people,text,errors,numbers,jpeg,
上传原始图像，控制图片大小为800*1200以内防止爆显存
采样参数：
- Steps: 20 → 常规迭代步数，不算高（偏快）。
- Sampler: DPM++ 2M → 生成质量不错的采样器。
- Schedule type: Karras → 控制噪声调度，细节更平滑。
- CFG scale: 7 → 提示词引导力度，7 是比较稳妥的平衡值。
- Seed: 3075314455 → 固定随机种子，可复现结果。
- Size: 400x600 → 竖图构图，适合建筑主体。
4. 结果产出
生成图片如下
