（lora已开源）SD产品设计全流程--（上集）
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该lora已开源，在国产ai网站哩布搜索关键词-显示器即可，欢迎下载或在线使用。
想利用AI进行前期的灵感收集阶段，一些常见的产品很容易就能得到比较满意的效果图。如耳机，手机，蓝牙音箱等等。但是对于一些冷门，或者说造型复杂的产品AI就显得有点无能为力，如显示器。
（midjourney生成）
怎样能过稳定获得想要的产品，想要的角度是我一直在研究的。所以有了这篇文章。
先看几张成品吧。stable diffusion直出，无ps。（不可否认有不少结构上的错误，不过我认为已经是可以作为前期草图。灵感使用。把错误的结构在建模阶段认为更正就可以了。）
本文仅作为流程展示，仅提供思路及一些注意要点，不是新手教学，第一次写文章，语句不通畅表达不清晰，排版不好等请见谅。
涉及要素很多，包括mid journey，stable diffusion lora制作与xyz图表检验lora，多种controlnet的混合运用，超分放大等等，需要有一定基础知识。
直接进主题：
收集素材。你想要的产品各种角度图，多种颜色，场景等。图片质量要高。这一步很关键。我选用了近50张768*768的图，有挑选过得MJ图，有实拍图，有自己以前项目做的渲染图。
打标签。不想让ai学习的元素就打上tag，每张图仔细的打上tag，这一步也很关键。
开练，设置了5700步。共得到10个lora
使用xyz脚本测试lora。我自己习惯测试的项目包括：lora在0-1权重下的表现；不同采样器的表现；不同关键词的表现；不同颜色的表现。
经过挑选剩下3个lora在0.6-1权重下表现不错。
再挑选后剩下2个lora，使用ip-adapter控制下的表现。
最后测试不同颜色和不同采样器下的表现。
总结记录这个lora比较适合哪种采样器，权重便于以后使用。
有了参数就可以开始快乐抽卡。前文3张效果图没有使用特殊的产品设计大模型（因为找不到好的），也没有使用controlnet进行控制，模型为SD自带final-prune（训练的时候也用的这一个），768*768，仅进行超分放到了2k像素。
结合controlnet抽卡的流程下次再讲。有人看就讲，没人看就不讲了。嘿嘿
小小心意，大大鼓励
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期待下集要不大佬直接开课吧
很棒 所以下集在哪里
其实都很普通
可以，有，下集
几乎任务产品AI都可以辅助