在使用 AI 绘画时人物的年龄控制是个难题。
思考三秒钟想想解决方案
相信大家脑海里面的第一反应就是通过提示词来描述年龄比如：children,teens 等。
如果大家使用过这种方式来控制，会发现效果并不太好。主要原因还是因为模型训练时的参考图片数据不够精准，从而对年龄的训练并不到位。
这一节课我们来讲解一种比较一路意思的人物年龄控制方法
一 用于控制年龄的 embeddings 模型
C站有大佬做了一组embeddings（嵌入）模型，可以很简单的控制画面人物的年龄。需要该模型的同学可以在公众号回复 embeddings 获取模型链接
安装
将下载好的模型放在你的 Stable Diffusion 安装目录下的 sd-webui\embeddings 目录中，然后重启即可。
模型介绍
这组 embeddings 模型分为两类：
·
变年轻：AS-YoungV2-Neg、AS-YoungV2、AS-YoungerV2、AS-YoungestV2
·
变年长：AS-Adult-Neg、AS-Adult、AS-MidAged、AS-Elderly
其中
AS-YoungV2-Neg 和 AS-Adult-Neg 是用于负面提示词中，作用是移除场景中任意的成年人 和 年轻人/青少年；
模型的适用权重一般在 1-1.3 之间。接下来我们上案例
原图我们将使用下面这张图来作为案例，看看变年轻/年长的效果
模型：Realistic_Vision_V4.0
正向 prompt: face portrait photo of 1 woman, wearing black dress, beautiful face, smile, blonde, cinematic shot, dark shot
种子：1034581931
二 变年轻
我们先来看看适用于微调年轻的这一组 embeddings；AS-YoungV2、AS-YoungerV2、AS-YoungestV2
AS-YoungV2
直接在提示词中添加 AS-YoungV2 和相应的比重 看看效果
AS-YoungerV2
相对于 Young 会更年轻
AS-YoungestV2
AS-Y
oungestV2 就是最年轻了，一般适用于小孩子
来看看整体效果
三 变年长
接着来看看中老年的这一组 embeddings
AS-Adult
将前面的 embeddings 干掉，换成成年的这个 embeddings
AS-MidAged
AS-Elderly
可见效果还是很好的。切记在 prompt 中尽量不要体现出年纪的提示词，这样会影响 embeddings 的效果。我们看看整体的效果
看效果还是挺有意思的，相比我们通过自己想一些提示词来控制年龄，直接使用这一套 embeddings 效率会高很多，效果也比较好！快快玩起来
出自：https://mp.weixin.qq.com/s/iWj2hdHrwJKVLI96TJoeLw