AI效果图生成-建筑图纸/手绘线稿生成效果图
实验分为两个主要部分：AI生成彩平图：基于给定的设计图纸自动生成彩色平面布局图；AI生成景观效果图：快速创建逼真的三维环境渲染效果，展示设计方案的实际效果；跟随我们一起学习如何运用AI简化你的设计流程吧！#paiartlab #设计新纪元 #创意无限 #景观建筑未来设计趋势
实验室资源方式简介
进入实操前，请确保阿里云账号满足以下条件：
个人账号资源
使用您个人的云资源进行操作，资源归属于个人。
平台仅提供手册参考，不会对资源做任何操作。
确保已完成云工开物300元代金券领取。
已通过实名认证且账户余额≥0元。
本实验，预计产生费用：约0.012元（以仅用SDWebUI（共享版）生成一张512*512最简单的图（393kb，1.66sec）为例估算）
如果您调整了资源规格、使用时长，或执行了本方案以外的操作，可能导致费用发生变化，请以控制台显示的实际价格和最终账单为准。
平台开通及授权
在开始实验之前，请先点击右侧屏幕的“进入实操”再进行后续操作
第一步：本次实验需要您通过领取阿里云云工开物学生专属300元抵扣券兑换本次实操的云资源，如未领取请先点击领取。（若已领取请跳过）
实验产生的费用优先使用优惠券，优惠券使用完毕后需您自行承担。
第二步：进入并开通PAI ArtLab并授权
点击访问PAI ArtLab平台
初次进入平台，依次点击两步，完成PAI ArtLab平台开通与授权
完成PAI ArtLab平台开通与授权，进入到首页
实验一：AI一键生成景观建筑彩平图
一、准备工作
1、图纸准备：软件导出、手绘线稿均可，注意线条要干净清爽。
实验提供图纸：（也可自行准备感兴趣的线稿）
二、拉起SD共享版服务
在工具箱页面，选择SD共享版工具（初次拉起需要一些时间请耐心等待）
二、选择大模型和生图模式
先选择一个Stable Diffusion模型，实验推荐使用：laowang_ARCH_MIX_V0.5.safetensors，再选择文生图
三、LORA模型及参数介绍
经实验测试后，下面为实验推荐的LORA模型
小清新风格彩平图
LORA模型推荐：masterplan+buildingplane
LORA模型权重推荐：0.3+0.3
采样方法：Euler a
迭代步数 ：31
提示词引导系数: 7
控制权重：1
控制模式：均衡
现实风格彩平图
LORA模型推荐：buildingplane
LORA模型权重推荐：0.6
采样方法：Euler a
迭代步数 ：31
提示词引导系数: 7
控制权重：1
控制模式：更偏向ControlNet
四、选择LORA模型
在下图标注位置找到实验推荐的LORA模型，随后在正向提示词中可以看到自动生成的调用模型词，如 <lora:buildingplane:1>
说明自动生成的调用词LORA模型权重默认为1，需要根据实验推荐权重进行修改（见上方步骤三）
五、在图上标注位置输入提示词
正向提示词：调用的lora模型+内容描述词+描述画面质量词
示例1（小清新风格彩平图）：
<lora:buildingplane:0.3>,<lora:masterplan:0.3>,landscape master plan,Plan view,a plan view of a park with a background of many trees and buildings,roads,large lawns,(8k wallpaper),(masterpiece),(best quality),(ultra-detailed),(best illustration),(best shadow)
示例2（现实风格彩平图）：
<lora:buildingplane:0.6>,landscape master plan,Plan view, a plan view of a park with a background of many trees and buildings,roads,largelawns,(8kwallpaper),(masterpiece),(bestquality),(ultra-detailed),(best illustration),(best shadow)
- 说明
正向提示词不可直接复制，绿色内容描述词请根据线稿的具体内容进行修改，LORA模型名称以自己取的名称为准
负向提示词（可直接复制)：
text,watermark,paintings,sketches,lowers,(normal quality),(worst quality),(low quality),cropped,error
六、调整参数
1、调整采样方法和迭代步数的参数（见上方步骤三）
2、打开高清修复，放大算法选择4x-UltraSharp，高分迭代步数30，重绘幅度0.4
3、填写准备好的白底黑边线稿的图片尺寸，尺寸如果大于1024，需要等比缩小填写
4、填写提示词引导系数（见上方步骤三）
七、启用ControlNet
1、勾选启用、完美像素模式、允许预览
2、上传准备好的白底黑边线稿
3、控制类型选择Lineart（线稿）
4、点击爆炸图标即可预览线稿处理效果
5、调整控制权重和模式的参数（见上方步骤三）
八、点击生成
1、点击生成按钮，如果对生成结果不满意可以多生成几次:)
生成示例1（小清新风格彩平图）
生成示例2（现实风格彩平图）
实验二：AI一键生成景观建筑效果图
一、准备工作
1、图纸准备：软件导出、手绘线稿均可，注意线条要干净清爽。
实验提供图纸：（也可自行准备感兴趣的线稿）
二、拉起SD共享版服务
在工具箱页面，选择SD共享版工具（初次拉起需要一些时间请耐心等待）
二、选择大模型和生图模式
先选择一个Stable Diffusion模型，实验推荐使用：laowang_ARCH_MIX_V0.5.safetensors，再选择文生图
三、LORA模型及参数介绍
经实验测试后，下面为实验推荐的LORA模型
真实风格效果图
LORA模型推荐：gardern
LORA模型权重推荐：0.8
采样方法：Euler a
迭代步数 ：20
提示词引导系数: 7
控制权重：1
控制模式：均衡
插画风格彩平图
LORA模型推荐：landscape
LORA模型权重推荐：0.8
采样方法：DPM++ SDE Karras
迭代步数 ：60
提示词引导系数: 8
控制权重：1.5
控制模式：更注重提示词
四、选择LORA模型
在下图标注位置找到实验推荐的LORA模型，随后在正向提示词中可以看到自动生成的调用模型词，如 <lora:buildingplane:1>
说明自动生成的调用词LORA模型权重默认为1，需要根据实验推荐权重进行修改（见上方步骤三）
五、在图上标注位置输入提示词
正向提示词：调用的lora模型+内容描述词+描述画面质量词
示例1（真实风格效果图）：
<lora:gardern:0.8>,tree,scenery,house,outdoors,bird,grass,stairs,plant,window,((There is a blue river in the middle)),shining sun,clear blue sky,white clouds,birds,best quality,high quality
示例2（插画风格彩平图）：
<lora:landscape:0.8>,tree,scenery,house,outdoors,bird,grass,stairs,plant,window,((There is a blue river in the middle)),shining sun,clear blue sky,white clouds,birds,best quality,high quality
- 说明
正向提示词不可直接复制，绿色内容描述词请根据线稿的具体内容进行修改
负向提示词（可直接复制)：
worst quality,low quality,illustration,3d,2d,painting,cartoons,sketch,blur,(((human:2))),nsfw
六、调整参数
1、调整采样方法和迭代步数的参数（见上方步骤三）
2、打开高清修复，放大算法选择4x-UltraSharp，高分迭代步数30，重绘幅度0.4
3、填写准备好的白底黑边线稿的图片尺寸，尺寸如果大于1024，需要等比缩小填写
4、填写提示词引导系数（见上方步骤三）
七、启用ControlNet
1、勾选启用、完美像素模式、允许预览
2、上传准备好的白底黑边线稿
3、控制类型选择Lineart（线稿）
4、点击爆炸图标即可预览线稿处理效果
5、调整控制权重和模式的参数（见上方步骤三）
八、点击生成
1、点击生成按钮，如果对生成结果不满意可以多生成几次:)
生成示例1（真实风格效果图）
生成示例2（插画风格彩平图）
风格迁移（对不满意生成图进行风格调整，下面以彩平图为示例）
一、准备工作
1、风格图准备：准备不同风格的景观建筑彩平图
实验提供图纸：（也可自行准备感兴趣的线稿）
二、选择修改的生成图和生图模式
打开SD（共享版）的图库浏览器界面，在文生图中找到想要修改的图，点击发送到图生图
三、调整参数
1、将采样方法改为Euler a
2、将重绘幅度调大至0.75
四、修改ControlNet
1、ControlNet0：导入彩平图，控制类型选择SoftEdge（软边缘）控制彩平图形态，权重0.6
2、ControlNet1：导入风格图，控制类型选择IP-Adapter（风格迁移）控制彩平图风格，预处理器ip-adapter_clip_h，模型ip-adapter_sd15 [0c4f7706]，权重0.8
五、点击生成
1、点击生成按钮，如果对生成结果不满意可以多生成几次:)
生成示例
清理资源
如果无需继续使用工具，您可以按照以下操作步骤停止或删除工具。
在PAI ArtLab控制台中，关闭Stable Diffusion（共享版）页签，EAS模型服务将会停止，不会继续收费。
在页面左上方，选择模型所在地域，本实验EAS实例所在地域为华东2（上海）
在左侧导航栏单击工作空间列表，在工作空间列表页面中单击默认工作空间名称，进入对应工作空间内。
在工作空间页面的左侧导航栏中单击模型在线服务（EAS）。在模型在线服务（EAS）页面，找到目标服务。单击其右侧操作列下的删除
如果需要继续使用Stable Diffusion（共享版），请随时关注账号扣费情况，避免模型会因欠费而被自动停止。
场景简介
探索AI如何助力景观建筑设计，让创意无限飞翔 ！本实验分为两个主要部分：AI生成彩平图：基于给定的设计图纸自动生成彩色平面布局图；AI生成景观效果图：快速创建逼真的三维环境渲染效果，展示设计方案的实际效果；
在本实验场景中，将使用阿里云一站式 AIGC 设计平台 PAI ArtLab，云端一键启动 Stable Diffusion WebUI（共享版）工具，零代码无需部署即可体验 Stable Diffusion 文生图模型。本实验依赖两款云产品，分别是对象存储 OSS 和模型在线服务 PAI-EAS，对象存储 OSS 支持模型、图像、文本等文件的存储、预览及下载等能力。模型在线服务 PAI-EAS 支持利用云上 GPU 进行模型在线推理生图。
本实验场景无需深奥的AI背景知识，只需启动生图工具，依据实验教程文档，在生图工具界面输入图像生成的提示词，即可轻松完成本实验获取AI生成图像，感受AIGC的魅力。
在使用平台工具过程中，如有任何疑问和建议，您可以加入钉钉群（群号：88010006410）反馈，并获取技术支持。
背景知识
PAI ArtLab是由阿里云人工智能平台PAI联合阿里云智能设计部共同打造的平台产品，面向设计场景，旨在为设计师提供自动化设计工具的一站式AIGC设计平台。平台打通了数据集管理与模型训练、AI绘图与在线推理的全场景链路，集成了主流的文生图类型的AIGC大模型工具及文生图模型开箱即用。设计师无需编程功底也可利用AI技术进行批量自动化图片生产，有效降低文生图大模型的使用学习成本和技术门槛，为设计想象力和设计生产力加速。帮助您在设计、艺术、创意行业快速应用AIGC能力。
PAI ArtLab平台依赖以下两款云产品：
对象存储OSS：模型、图像、文本等文件的存储、预览及下载会消耗此产品资源；
模型在线服务PAI-EAS：利用云上GPU进行模型在线推理会消耗此产品资源;
(在您使用平台、用代金券进行资源抵扣及付费购买的过程中，会感知到以上2款阿里云产
品。
关闭实验
在完成实验后，点击 结束实操
点击 取消 回到实验页面，点击 确定 跳转实验评分
请为本次实验评分，并给出您的建议，点击 确认，结束本次实验
