有网友碰到这样的问题“AIGC | 转3D工作流(三) 三视图”。小编为您整理了以下解决方案，希望对您有帮助：
解决方案1：
AIGC转3D工作流(三)：三视图生成
在AIGC（人工智能生成内容）领域中，将二维IP形象转化为三维模型是一个复杂但有趣的过程。本文将详细介绍如何通过AI生成三视图（正视图、侧视图、后视图），为后续的3D建模提供精准的参考。
一、AI生成三视图的基本流程
AI生成三视图的基本流程包括：准备素材、选择模型与参数、使用ControlNet进行图像生成与调整。这一流程能够大大缩短传统建模所需的时间，同时提供丰富的参考可能性，节省沟通成本。
二、准备素材
图片与Tag准备：首先，需要准备好用于AI生成的图片素材以及相应的标签（Tag）。这些图片可以是IP形象的草图或线稿，Tag则用于描述IP形象的特征和风格。模型选择：在选择大模型时，推荐使用适合3D效果的模型，如ipDESIGN3D_v20或revanime v122。同时，还可以根据需要添加Lora和embedding等模型来增强生成效果。三、使用ControlNet进行图像生成
深度信息控制：使用depth_zoe - control_v11p_sd15_depth模型，利用深度信息让IP形象呈现立体感。这一步骤对于后续的三维建模至关重要，因为它能够确保生成的图像在视觉上具有三维空间的深度感。
颜色控制：使用T2i adapter_color sd14v1模型来控制颜色。在显存允许的情况下，将resolution开到最大，可以最高效率地提高色彩还原度。这一步骤能够确保生成的图像在颜色上与原始设计保持一致，同时增强视觉表现力。
线条细节控制：使用line art - realistic - line art处理器来生成最写实、细节最适合3D的图像。这一处理器能够保留原始设计的线条细节，同时将其转化为适合三维建模的样式。
四、关键词与提示词
正面提示词：包括3D渲染、c4d、blender、oc渲染等关键词，以及描述IP形象特征的词汇，如盲盒风格、杰作、最佳品质等。同时，还需要明确指定需要生成的三视图（正视图、侧视图、后视图）。负面提示词：包括低分辨率、解剖学错误、手部错误等不希望出现在生成图像中的词汇。这些负面提示词有助于AI生成更加准确和符合要求的图像。五、局部修改与调整
在生成三视图后，可能需要对局部细节进行修改和调整。这可以通过图生图的方式来实现，即根据生成的图像和需要修改的部分，重新生成更加满意的细节。
六、ControlNet模型下载
ControlNet模型可以从Hugging Face等平台上下载。同时，预处理与所用到的模型也可以从指定的网盘或公众号后台获取。
总结
通过AI生成三视图是一种高效且富有创意的方法，能够为后续的3D建模提供精准的参考。本文详细介绍了AI生成三视图的基本流程、准备素材、使用ControlNet进行图像生成与调整等步骤，以及关键词与提示词的选择和局部修改与调整的方法。希望这些内容能够帮助读者更好地理解和应用AIGC技术，在3D建模领域取得更加出色的成果。