大家好我是AIGC阿道夫

用AI，到底有多容易踩雷：

**某双非院校医学硕士：**写毕业论文的时候用了，一不小心查重率0％……

**某三甲医院年轻主治：写生信SCI的时候用了，结果它把信号通路介绍错了，有个术语我还没检查出来，就把文章投出去了。还好遇到了好心审稿人，直接退回来，不然……

我不理解，用AI真的很难么？

提示词不就是： 背景+角色+任务+要求💁‍♀️

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SCI速写技巧教程，兼顾生信 &基础!

作为专业文章，医学SCI文章写作需要基于严谨的逻辑思维，可大多数临床研究者普遍缺乏专业的科研写作训练，以致于写作过程中处处是雷、步步是坑。

要知道，一篇SCI最难写的通常是Introduction和Discussion。因为他的篇幅是最长的，难度也是最大的，尤其是理论部分的内容复杂且繁缛。

而在本节课中，老谈老师将会手把手教你学习如何分段式完成这两部分内容，并引导大家学会利用LibreChat高效率完成理论部分的写作！科研效率轻松提升10倍~

医学专用AIGC实操教程，小白可学!

AI大模型的发展？AI能做什么？AI功能实现的原理是什么？AI在科研中能做什么？有哪些不足？AI提示词的规则是什么？怎么编写prompt提示词？……

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✅想发表SCI的医学本科生，为以后申请奖学金/考研/就业打基础

✅被导师放养的医学硕博，急需发表毕业论文

✅被临床&科研指标push的规培牛马

✅急需发SCI评职称的主治/副高中级医生

表毕业论文

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目前 ControlNet 已经更新到 1.1 版本，相较于 1.0 版本，ControlNet1.1 新增了更多的预处理器和模型，每种模型对应不同的采集方式，再对应不同的应用场景，每种应用场景又有不同的变空间

我花了一周时间彻底把ControlNet1.1的14种模型研究了一遍，跑了一次全流程，终于将它完整下载好整理成网盘资源。

其总共11 个生产就绪模型、2 个实验模型和 1 个未完成模型，现在就分享给大家，点击下方卡片免费领取。

1. 线稿上色

**方法：**通过 ControlNet 边缘检测模型或线稿模型提取线稿（可提取参考图片线稿，或者手绘线稿），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。

**应用模型：**Canny、SoftEdge、Lineart。

Canny 示例：（保留结构，再进行着色和风格化）

2. 涂鸦成图

方法：通过 ControlNet 的 Scribble 模型提取涂鸦图（可提取参考图涂鸦，或者手绘涂鸦图），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。

应用模型：Scribble。

Scribble 比 Canny、SoftEdge 和 Lineart 的自由发挥度要更高，也可以用于对手绘稿进行着色和风格处理。Scribble 的预处理器有三种模式：Scribble_hed，Scribble_pidinet，Scribble_Xdog，对比如下，可以看到 Scribble_Xdog 的处理细节更为丰富：

Scribble 参考图提取示例（保留大致结构，再进行着色和风格化）：

3. 建筑/室内设计

**方法：**通过 ControlNet 的 MLSD 模型提取建筑的线条结构和几何形状，构建出建筑线框（可提取参考图线条，或者手绘线条），再配合提示词和建筑/室内设计风格模型来生成图像。

**应用模型：**MLSD。

MLSD 示例：（毛坯变精装）

这份完整版的ControlNet 1.1模型我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！

4. 颜色控制画面

**方法：**通过 ControlNet 的 Segmentation 语义分割模型，标注画面中的不同区块颜色和结构（不同颜色代表不同类型对象），从而控制画面的构图和内容。

**应用模型：**Seg。

Seg 示例：（提取参考图内容和结构，再进行着色和风格化）

如果还想在车前面加一个人，只需在 Seg 预处理图上对应人物色值，添加人物色块再生成图像即可。

5. 背景替换

**方法：**在 img2img 图生图模式中，通过 ControlNet 的 Depth_leres 模型中的 remove background 功能移除背景，再通过提示词更换想要的背景。

**应用模型：**Depth，预处理器 Depth_leres。

**要点：**如果想要比较完美的替换背景，可以在图生图的 Inpaint 模式中，对需要保留的图片内容添加蒙版，remove background 值可以设置在 70-80%。

Depth_leres 示例：（将原图背景替换为办公室背景）

6. 图片指令

**方法：**通过 ControlNet 的 Pix2Pix 模型（ip2p），可以对图片进行指令式变换。

应用模型：ip2p，预处理器选择 none。

**要点：**采用指令式提示词（make Y into X），如下图示例中的 make it snow，让非洲草原下雪。

Pix2Pix 示例：（让非洲草原下雪）

7. 风格迁移

**方法：**通过 ControlNet 的 Shuffle 模型提取出参考图的风格，再配合提示词将风格迁移到生成图上。

**应用模型：**Shuffle。

Shuffle 示例：（根据魔兽道具风格，重新生成一个宝箱道具）

8. 色彩继承

**方法：**通过 ControlNet 的 t2iaColor 模型提取出参考图的色彩分布情况，再配合提示词和风格模型将色彩应用到生成图上。

**应用模型：**Color。

Color 示例：（把参考图色彩分布应用到生成图上）

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这里就简单说几种应用：

1. 人物和背景分别控制

2. 三维重建

3. 更精准的图片风格化

4. 更精准的图片局部重绘

以上就是本教程的全部内容了，重点介绍了controlnet模型功能实用，当然还有一些小众的模型在本次教程中没有出现，目前controlnet模型确实还挺多的，所以重点放在了官方发布的几个模型上。

同时大家可能都想学习AI绘画技术,也想通过这项技能真正赚到钱，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学，因为自身做副业需要，我这边整理了全套的Stable Diffusion入门知识点资料，大家有需要可以直接点击下边卡片获取，希望能够真正帮助到大家。

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现在AI绘画还是发展初期，大家都在摸索前进。

但新事物就意味着新机会，我们普通人要做的就是抢先进场，先学会技能，这样当真正的机会来了，你才能抓得住。

如果你对AI绘画感兴趣，我可以分享我在学习过程中收集的各种教程和资料。

学完后，可以毫无问题地应对市场上绝大部分的需求。

这份AI绘画资料包整理了Stable Diffusion入门学习思维导图、Stable Diffusion安装包、120000+提示词库，800+骨骼姿势图，Stable Diffusion学习书籍手册、AI绘画视频教程、AIGC实战等等。

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