参考视频【ai动画测试(加入扩散控制网络(ControlNet))】 https://www.bilibili.com/video/BV1c24y1n7k9/?share_source=copy_web&vd_source=cab9ec733a28acda64856a059591e236

本视频采用stable-diffusion-webui图生图批量处理

(资料图片仅供参考)

大概流程：

原生素材采用mikumikudance（mmd）生成 

原生素材视频设置：1000*1000 分辨率   帧数：24帧 使用固定镜头

mmd导出素材视频后使用Pr进行序列帧处理

处理后的序列帧图片使用stable-diffusion-webui测试图片稳定性（我的方法：从第一张序列帧图片开始测试，每隔18张序列图片测试一次，总测试5次）

具体测试/批量处理参数：

我使用的Stable Diffusion 模型(ckpt)：AbyssOrangeMix2_nsfw

正面tag：best quality, masterpiece,best quality,official art,extremely detailed CG unity 8k wallpaper, 1girl, long hair, pink hair, beautiful detailed eyes, purple eyes,elysia \(honkai impact\), 

负面tag：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, bad feet, 

采样方法（Sampler）：DPM++2S a Karras

采样迭代步数（Steps）：30

宽度：1000 高度：1000

提示词相关性（CFG Scale）：7

重绘幅度（Denoising）：0.4

随机种子（seed）：11342（可随机输入）

启用扩散控制网络(ControlNet)：预处理器：Canny 模型：control_Canny

权重：1 引导强度：0.8  

预处理分辨率：600-1000 我的参数：718

Canny low threshold：100

Canny high threshold：200

画布宽度/高度：1024

批量处理的输入目录：你导出的序列帧图片文件夹（路径最好不要有中文）

批量处理的输出目录：新建一个文件夹（使用英文）

注意事项：在stable-diffusion-webui里的设置选项里找到扩散控制网络(ControlNet)选项，勾选（不输出探测模式图(detected maps)（如深度估算图、动作检测图等）

批量处理前请清除扩散控制网络(ControlNet)里的测试图片

请勿忘记设置模型的VAE（SD VAE)