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[AIGC实战] 基于Stable Diffusion的潮汕非遗IP自动化生成工作流(附Python批量处理脚本)

发布时间:2026/9/27 1:24:51 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
[AIGC实战] 基于Stable Diffusion的潮汕非遗IP自动化生成工作流(附Python批量处理脚本)
1. 项目背景作为一名专注于AI国潮设计的开发者我致力于探索AIGC技术在传统文化商业化中的应用。今天分享一个实战案例如何利用AI将潮汕“红桃粿”与“英歌舞”元素融合生成具备商业落地价值的3D盲盒风格IP素材。本方案旨在解决传统设计成本高、周期长的问题通过AI辅助设计 Python自动化脚本实现高质量商业素材的批量产出。2. 核心工作流与技术栈基础模型 Stable Diffusion WebUI (RevAnimated / DreamShaper)控制插件 ControlNet (OpenPose Canny) —— 用于精准控制猫咪和英歌舞小人的姿态后期处理 Python (Pillow/OpenCV) —— 用于批量水印与格式转换3. AI 提示词工程 (Prompt Engineering)为了还原红桃粿的晶莹剔透感和英歌舞的服饰细节我构建了以下Prompt结构# Prompt 结构拆解positive_prompt (masterpiece, best quality), 3d render, c4d style, blender,cute chibi cat wearing sunglasses and hat, standing on a giant translucent pink peach-shaped jelly (Red Peach Cake),miniature Yingge dance figure in front,starry night background, ocean waves, palm trees,volumetric lighting, subsurface scattering (SSS) for jelly texture,--ar 3:4 --v 6.0negative_prompt low quality, blurry, flat lighting, human face distortion, extra limbsimport osfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFontdef process_ai_images(input_folder, output_folder):批量处理AI生成的IP素材:param input_folder: SD生成的原图文件夹:param output_folder: 处理后输出文件夹if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)for filename in os.listdir(input_folder):if filename.endswith(.png) or filename.endswith(.jpg):img_path os.path.join(input_folder, filename)img Image.open(img_path)# 1. 调整尺寸以适应电商/社交媒体标准img img.resize((1024, 1365))# 2. 添加版权水印 (保护IP)draw ImageDraw.Draw(img)# 注意实际运行需指定字体路径# font ImageFont.truetype(arial.ttf, 40)# draw.text((50, 50), AI IP Design by XiaoJiang | Copyrighted, fill(255, 255, 255))save_path os.path.join(output_folder, fprocessed_{filename})img.save(save_path)print(fProcessed: {filename})# 执行处理# process_ai_images(./raw_ai_output, ./final_deliverables)

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