用 ControlNet 來補充 Zenmaru Style 缺字

使用 ControlNet 會是更好的選擇，因為它允許你提供特定的引導圖像（如 Nato Sans 的字型模板），並讓模型根據該圖像進行風格轉換或補充缺失字元。這樣可以更精確地控制生成結果，使其符合 Zenmaru Style。

主要步驟：

1. 準備訓練好的 LoRA 模型：包含 Zenmaru 風格的權重
2. 準備 ControlNet 引導圖像：使用 Nato Sans 字型來生成完整的文字模板，作為 ControlNet 的輸入
3. 使用 Stable Diffusion + ControlNet 進行推理，生成符合 Zenmaru 風格的缺字

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步驟 1：準備 ControlNet 引導圖像

首先，你需要準備一張包含完整字元的 Nato Sans 字型圖片。例如，你可以用 Nato Sans 字型生成一個包含完整文本的圖片，然後用來引導 Stable Diffusion 生成 Zenmaru Style 缺字。

你可以使用 Python 的 PIL 來生成這張圖片：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 設定字型與大小
font_path = "C:/AI/fonts/NotoSans-Regular.ttf"  # Nato Sans 字型路徑
font_size = 128
font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)

# 生成輸入圖片
text = "測試文字"  # 這裡可以放入要補充的字元
image_size = (512, 512)
image = Image.new("RGB", image_size, (255, 255, 255))  # 白色背景
draw = ImageDraw.Draw(image)
text_position = (50, 200)  # 調整文字位置
draw.text(text_position, text, font=font, fill=(0, 0, 0))  # 黑色字體

# 儲存 ControlNet 引導圖片
image.save("C:/AI/datasets/nato_sans_template.png")
image.show()

這張圖片將用來作為 ControlNet 的引導圖。

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步驟 2：載入 Stable Diffusion + ControlNet

現在，我們將 Stable Diffusion 和 ControlNet 結合，並使用訓練好的 LoRA (Zenmaru Style) 來進行推理。

from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel
import torch
from PIL import Image
import numpy as np

# 1️⃣ 載入 ControlNet 模型
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
    "lllyasviel/control_v11p_sd15_lineart",  # 可用的 ControlNet 模型之一
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

# 2️⃣ 載入 Stable Diffusion LoRA
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-2-1",
    controlnet=controlnet,
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

# 3️⃣ 載入訓練好的 Zenmaru LoRA 權重
pipe.unet.load_state_dict(torch.load("C:/AI/output/zenmaru_lora.pth"))

# 4️⃣ 讀取 ControlNet 引導圖片
control_image = Image.open("C:/AI/datasets/nato_sans_template.png").convert("RGB")
control_image = control_image.resize((512, 512))

# 5️⃣ 設定生成提示詞
prompt = "Generate missing characters in Zenmaru Gothic style."

# 6️⃣ 設定推理參數
num_inference_steps = 50
generator = torch.manual_seed(42)  # 固定隨機種子，確保結果一致

# 7️⃣ 開始推理
output = pipe(
    prompt,
    image=control_image,
    num_inference_steps=num_inference_steps,
    generator=generator
)

# 8️⃣ 顯示結果
generated_image = output.images[0]
generated_image.show()
generated_image.save("C:/AI/output/zenmaru_filled_characters.png")

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步驟 3：檢查結果並後處理

• 生成的圖片應該包含原本 Nato Sans 缺字的部分，但風格會轉換為 Zenmaru。
• 如果風格還不夠接近 Zenmaru，可以調整 LoRA 權重，或使用更強的 ControlNet 引導圖片（例如 Sketch or Edge detection）。
• 可以嘗試不同的 ControlNet 模型（如 control_v11p_sd15_openpose 或 control_v11p_sd15_scribble）來提升效果。

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結論

✅ 使用 ControlNet 來引導 Nato Sans 字型，並使用 Stable Diffusion + LoRA 來補充 Zenmaru Style 缺字，是更好的方法。
✅ 這樣可以確保缺字部分仍然遵循原本的字體結構，並且保持 Zenmaru 的風格。
✅ 如果補充效果不夠理想，可以調整 LoRA 訓練參數、ControlNet 引導圖片，或者嘗試不同的 ControlNet 模型。

這樣的方式比純粹使用 Stable Diffusion 更加準確，因為 ControlNet 能夠幫助模型遵循 Nato Sans 的基本結構，而 LoRA 則負責轉換風格，最終產生高質量的 Zenmaru Style 缺字。 🚀