忍不住再推荐一次 Layer Diffusion，直接生成 PNG 素材真的对设计师太太太友好了~~~~~甚至能直接生成发丝和透

忍不住再推荐一次 Layer Diffusion，直接生成 PNG 素材真的对设计师太太太友好了~~~~~甚至能直接生成发丝和透明玻璃杯！ 这工作流兼容 SDXL 系列的所有模型和 Lora，我用的模型是 DreamshaperXL Turbo，4~8步就能生成效果很好的素材，直接把生成速度压缩到秒级，见图1。 ▶ 插件安装和部署： ▶ DreamShaper XL 下载： 最近和@海辛Hyacinth 做的鸡尾酒单就是用它来加的装饰素材（ 你甚至可以把整个流程反过来 给现成的 PNG 素材生成背景，工作流见图7。 这简直是所有产品展示场景的刚需！ 最后补充一个冷知识：Layer Diffusion 的作者之一就是 Controlnet 的作者 Lvmin Zhang~！ 谢谢，不愧是你！ #AI绘画

一个非常有意思的项目可以用 SD 直接生成透明的 PNG 图片，也可以直接生成带有透明度分层的图片。

一个非常有意思的项目可以用 SD 直接生成透明的 PNG 图片，也可以直接生成带有透明度分层的图片。 这个想象力很大能带来很多玩法。也可以使用现有的 SD 社区模型。 项目介绍： LayerDiffusion使得大型已经过预训练的潜在扩散模型（latent diffusion model）能够创造透明图像。 这项技术不仅可以生成单独的透明图像，还能生成多层透明图层。它通过一种被称为“潜在透明度”的方法，将透明度（即 alpha 通道）整合到预训练的潜在扩散模型的潜在结构中。 这样做的好处是，它通过以潜在偏移的形式加入透明度，几乎不改变模型原有的潜在分布，从而保持了模型的高质量输出能力。基于这种方法，任何一个潜在扩散模型都可以通过对潜在空间的微调，转化为透明图像生成器。 我们训练这个模型时，使用了一种涉及人机互动的方法，收集了一百万组透明图像层数据。 我们的研究显示，这种潜在透明技术不仅可以应用于不同的开源图像生成器，还可以适配多种条件控制系统，实现例如基于前景/背景条件的层生成、层的联合生成、对层内容进行结构控制等多种应用。 一项用户研究发现，大多数情况下（97%），相比于之前的临时解决方案（如先生成图像再进行抠图处理），用户更喜欢我们直接生成的透明内容。用户还表示，我们生成的透明图像在质量上可媲美真实的商业级透明素材，例如 Adobe Stock 提供的素材。 论文地址：