使用 Stable Diffusion + ControlNet 來進行字型風格轉換

使用 Stable Diffusion + ControlNet 來推測 Zen Maru Gothic 字型

我們可以利用 Stable Diffusion 和 ControlNet，讓 AI 學習 Zen Maru Gothic 的風格，並基於 Noto Sans 來生成缺失的字型。

🔹 解決方案概述

Stable Diffusion（SD） 是一種擴散模型，可以學習圖像的風格並生成相似的內容。
ControlNet 允許我們 控制 SD 的輸入結構，確保 AI 生成的字形保持與 Noto Sans 一致的形狀，但風格類似 Zen Maru Gothic。

💡 核心方法

使用 ControlNet 確保筆畫結構保持一致（讓 AI 繼承 Noto Sans 的字形結構）。
讓 Stable Diffusion 學習 Zen Maru Gothic 的風格（透過微調 / DreamBooth 訓練）。
生成 Zen Maru Gothic 風格的缺失字型（保持原本字形結構，但筆畫圓潤化）。

🔹 具體步驟

1️⃣ 準備數據集

Zen Maru Gothic 字型（部分已完成的字）
Noto Sans 字型（完整字型，作為參考）
將字型轉換成影像格式（PNG / SVG）

🔹 Python 轉換字型為圖片

from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
import os

# 設定字型檔案
font_zen = "ZenMaruGothic.ttf"
font_noto = "NotoSansCJK-Regular.otf"

# 設定字元集
characters = "你好世界字体生成"  # 可自行擴展
img_size = 256  # 設定字型圖片大小

# 設定輸出目錄
output_dir_zen = "dataset/zenmaru"
output_dir_noto = "dataset/notosans"
os.makedirs(output_dir_zen, exist_ok=True)
os.makedirs(output_dir_noto, exist_ok=True)

def generate_font_images(font_path, output_dir):
    font = ImageFont.truetype(font_path, size=img_size - 20)
    for char in characters:
        img = Image.new("L", (img_size, img_size), 255)
        draw = ImageDraw.Draw(img)
        w, h = draw.textsize(char, font=font)
        draw.text(((img_size - w) / 2, (img_size - h) / 2), char, font=font, fill=0)
        img.save(f"{output_dir}/{char}.png")

# 生成 Zen Maru Gothic 字型圖像
generate_font_images(font_zen, output_dir_zen)

# 生成 Noto Sans 字型圖像
generate_font_images(font_noto, output_dir_noto)

這段程式會生成 Noto Sans 和 Zen Maru Gothic 對應的字型圖片，供 AI 訓練。

2️⃣ 設定 ControlNet

ControlNet 允許我們控制 Stable Diffusion 生成的結構，確保 AI 產生的字型不會變形。

🔹 步驟

使用 OpenPose / Canny Edge Detection 來擷取 Noto Sans 字型的輪廓。
用 ControlNet 引導 Stable Diffusion 生成與 Zen Maru Gothic 風格相似的字型。

🔹 安裝 Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111 版本）

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
pip install -r requirements.txt

🔹 下載 ControlNet 模型

cd stable-diffusion-webui/models/ControlNet
wget https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/resolve/main/control_sd15_canny.pth

手動下載網址: https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models

3️⃣ 生成 ControlNet 邊緣圖

我們可以用 OpenCV 提取 Noto Sans 的邊緣，確保字形不變。

import cv2
import numpy as np
import os

input_dir = "dataset/notosans"
output_dir = "dataset/notosans_edges"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

for file in os.listdir(input_dir):
    img_path = os.path.join(input_dir, file)
    img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 使用 Canny 邊緣檢測
    edges = cv2.Canny(img, threshold1=100, threshold2=200)
    
    output_path = os.path.join(output_dir, file)
    cv2.imwrite(output_path, edges)

這會產生 Noto Sans 的邊緣圖，作為 ControlNet 輸入。

4️⃣ 使用 ControlNet 生成 Zen Maru Gothic 風格字型

在 Stable Diffusion WebUI 中：

開啟 ControlNet
載入 Canny Edge 的 Noto Sans 字型圖
在 Prompt 輸入：「A glyph in Zen Maru Gothic style, clean and professional」
生成字型影像

5️⃣ 使用 DreamBooth 進一步微調（可選）

如果生成的結果不夠精確，可以使用 DreamBooth 來進一步訓練 Stable Diffusion。

安裝 DreamBooth

pip install xformers
pip install bitsandbytes

訓練 DreamBooth

python 
train_dreambooth.py --pretrained_model_name_or_path="runwayml/stable-diffusion-v1-5" \
    --instance_data_dir="dataset/zenmaru" \
    --output_dir="trained_models/zenmaru_sd" \
    --instance_prompt="a glyph in Zen Maru Gothic style"

這會讓 Stable Diffusion 學習 Zen Maru Gothic 的風格，並增強生成結果。

🔹 最終輸出

經過以上步驟，我們可以：
✅ 讓 AI 學習 Zen Maru Gothic 的風格
✅ 保持 Noto Sans 的結構，但筆畫變圓潤
✅ 自動生成 Zen Maru Gothic 風格的缺失字型

你對這個方法有興趣嗎？或者你希望進一步調整參數來獲得更好的結果？ 😊

Stable Diffusion 搭配 ControlNet 的確非常適合用來進行字型風格轉換，它提供了一些獨特的優勢，讓字型風格轉換的過程更加精確和靈活。以下我將詳細說明：

Stable Diffusion + ControlNet 的優勢：

精確的風格控制：
- ControlNet 允許您精確控制 Stable Diffusion 生成圖像的特定方面，例如線條、邊緣、深度等。
- 這對於字型風格轉換非常有用，因為您可以利用 ControlNet 提取原始字型的結構特徵，然後將其應用於目標字型，確保轉換後的字型保留原始字型的基本結構。
多樣化的風格轉換：
- Stable Diffusion 擁有強大的風格遷移能力，可以將各種風格應用於字型。
- 結合 ControlNet 的精確控制，您可以實現非常多樣化的字型風格轉換，例如將手寫字型轉換為印刷字型，或者將一種印刷字型轉換為另一種風格的印刷字型。
靈活的編輯和修改：
- Stable Diffusion 和 ControlNet 提供了靈活的編輯和修改功能，允許您在轉換過程中進行調整和優化。
- 這對於字型設計非常重要，因為您可以根據需要對轉換後的字型進行微調，以達到最佳效果。
ControlNet 的多種模型：
- ControlNet 有多種模型可以使用，例如：
  - Canny： 可以提取圖片的邊緣線條，讓產出的圖片沿著邊緣線條生成。
  - Lineart： 可以提取圖片的線條，讓產出的圖片沿著線條生成。
  - 這些模型對於字型風格的轉換，能更精準的提取字體結構，讓轉換後的字體保持原本字體結構。

應用場景：

創建獨特的字型：
- 您可以將不同的字型風格結合起來，創建獨特的字型。
字型風格的統一：
- 您可以將不同來源的字型轉換為統一的風格，以確保設計的一致性。
字型設計的快速迭代：
- 您可以快速嘗試不同的字型風格，以找到最佳的設計方案。

使用注意事項：

訓練資料：
- 為了獲得最佳的轉換效果，需要準備充足的訓練資料。
參數調整：
- 需要仔細調整 Stable Diffusion 和 ControlNet 的參數，以達到最佳的轉換效果。
後處理：
- 轉換後的字型可能需要進行後處理，以修正細節和提高質量。

總而言之，Stable Diffusion 搭配 ControlNet 是一個強大的工具，非常適合用來進行字型風格轉換。只要掌握了正確的使用方法，您就可以創建出獨特且高品質的字型。

安裝 ControlNet 擴充套件，需要先安裝 Stable Diffusion Web UI (例如 Automatic1111)。

以下是詳細步驟：

1. 安裝 Stable Diffusion Web UI (Automatic1111)

如果您的電腦尚未安裝 Stable Diffusion Web UI，請先進行安裝。
網址:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
webui-user.bat

2. 安裝 ControlNet 擴充套件

開啟 Stable Diffusion Web UI：
- 啟動您的 Stable Diffusion Web UI。
前往「擴充」頁籤：
- 在 Web UI 介面上方，點擊「擴充」(Extensions) 頁籤。
從網址安裝：
- 在「擴充」頁籤中，選擇「從網址安裝」(Install from URL) 子頁籤。
- 在「擴充的 git 儲存庫網址」(URL for extension’s git repository) 欄位中，輸入以下網址：
  - https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git
- 點擊「安裝」(Install) 按鈕。
安裝完成：
- 等待安裝完成。您會在安裝按鈕下方看到安裝訊息。
重新啟動 Web UI：
- 安裝完成後，前往「已安裝」(Installed) 頁籤。
- 確認 sd-webui-controlnet 擴充套件已列出，然後點擊「套用變更並重新啟動 UI」(Apply and restart UI) 按鈕。

3. 下載 ControlNet 模型

ControlNet 需要額外的模型檔案才能運作。您可以從以下網址下載：
- ControlNet 模型
   https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
將下載的模型檔案 (例如 control_v11p_sd15_canny.pth) 放入以下資料夾中：
- stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models

4. 使用 ControlNet

重新啟動 Stable Diffusion web UI。
在 Web UI 介面下方，您會看到新增的 ControlNet 區塊。
您可以上傳圖片，選擇 ControlNet 模型，並調整參數，來控制 Stable Diffusion 生成的圖像。

注意事項：

確保您的 Stable Diffusion Web UI 版本是最新的，以獲得最佳的相容性。
ControlNet 模型檔案較大，下載時請耐心等待。
不同的 ControlNet 模型適用於不同的圖像處理任務，請根據您的需求選擇合適的模型。

通過以上步驟，您就可以成功安裝和使用 ControlNet 擴充套件。

要讓 Stable Diffusion 學習 Zen Maru Gothic（圓體字風格），並將 Noto Sans 字體轉換為 Zen Maru Gothic 風格，可以使用 DreamBooth 或 LoRA 來微調 Stable Diffusion，使其學會該字體的風格，然後使用 ControlNet 引導其生成帶有該風格的字型。

🔹 1. 總體流程

準備 Zen Maru Gothic 訓練數據集
- 收集大量 Zen Maru Gothic 字型的字樣圖像。
- 確保圖像乾淨、統一大小（例如 512×512 或 1024×1024）。
- 轉為灰階或黑白模式以專注於形狀學習。
使用 DreamBooth / LoRA 訓練 Stable Diffusion
- 使用 Zen Maru Gothic 的字型圖片來微調模型。
- 這樣 Stable Diffusion 就能學習該字型的風格。
使用 ControlNet 引導 Noto Sans 轉換
- 使用 Noto Sans 的字樣作為輸入圖像，然後讓 Stable Diffusion 以 Zen Maru Gothic 風格重新繪製該字型。
- ControlNet (Canny or Scribble Model) 能幫助保持字的結構不變。

🔹 2. 準備數據集

收集 Zen Maru Gothic 字型圖像

生成字型圖像
- 安裝 Python 相關字型處理工具：
  pip install pillow numpy fonttools
- 使用 Python 生成 Zen Maru Gothic 字樣：
  from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
  import os
  font_path = "ZenMaruGothic-Regular.ttf"
  output_dir = "zenmaru_dataset"
  os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
  characters = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789一二三四五六七八九十"
  for char in characters:
  img = Image.new("RGB", (512, 512), "white")
  draw = ImageDraw.Draw(img)
  font = ImageFont.truetype(font_path, 400)
  draw.text((50, 50), char, font=font, fill="black")
  img.save(f"{output_dir}/{char}.png")
  print("字型圖片已生成！")
- 這樣你就有了 Zen Maru Gothic 風格的圖片數據集，可用來訓練 Stable Diffusion。

🔹 3. 訓練 Stable Diffusion（DreamBooth / LoRA）

使用 DreamBooth 訓練

安裝 Stable Diffusion WebUI（如果還沒安裝）：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
pip install -r requirements.txt
安裝 DreamBooth 擴展（在 WebUI Extensions 內安裝）。
上傳 Zen Maru Gothic 字型圖片數據集。
設置 DreamBooth 訓練參數：
- 設置 instance_prompt 為 “Zen Maru Gothic style typography”。
- 設定 class_prompt 為 “typography”。
- 設定 max_train_steps（例如 2000~5000）。
- 設定 learning_rate 為 2e-6。
開始訓練，然後導出 .ckpt 或 .safetensors 模型。

🔹 4. 使用 ControlNet 套用 Zen Maru Gothic 風格

步驟：

準備 Noto Sans 的輸入圖片
- 生成 Noto Sans 的字樣（與之前 Zen Maru Gothic 的方式類似）。
加載 ControlNet
- 確保 Stable Diffusion WebUI 已安裝 ControlNet 擴展：
  cd stable-diffusion-webui/extensions
  git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git
- 重啟 WebUI。
選擇 ControlNet 預設模型
- 在 Stable Diffusion WebUI 中：
  - 上傳 Noto Sans 的字樣。
  - 選擇 ControlNet Canny 或 Scribble 來保持字型輪廓不變。
輸入 Prompt"Typography in Zen Maru Gothic style, black text on white background, high resolution"
- 設置 cfg scale 為 7。
- 設置 denoising strength 為 0.5（確保風格應用但仍保持原字結構）。
- 選擇剛剛訓練的 DreamBooth/LoRA 模型。
生成 Zen Maru Gothic 風格的字型圖像！

🔹 5. 批量處理 Noto Sans

如果需要一次性轉換 所有 Noto Sans 字型：

準備 所有 Noto Sans 字樣的圖片。
使用 Stable Diffusion API 或 WebUI 的批量處理模式：
- for 迴圈將每個 Noto Sans 圖像送入 Stable Diffusion。
- 生成 對應的 Zen Maru Gothic 風格字型圖像。

🔹 6. 最終結果

這樣，Stable Diffusion 就能夠學習 Zen Maru Gothic 的風格，並將 Noto Sans 轉換為 Zen Maru Gothic 風格。如果你希望將最終結果轉為可用的字體（如 .ttf），可以使用 fontforge 來合併圖像並生成字型檔案。