ControlNet 是作者提出的一个新的神经网络概念,就是通过额外的输入来控制预训练的大模型,比如 stable diffusion。这个本质其实就是端对端的训练,早在2017年就有类似的AI模型出现,只不过这一次因为加入了 SD 这样优质的大模型,让这种端对端的训练有了更好的应用空间。它很好的解决了文生图大模型的关键问题:单纯的...
ControlNet是斯坦福大学研究人员开发的Stable Diffusion的扩展，使创作者能够轻松地控制AI图像和视频中的对象。它将根据边缘检测、草图处理或人体姿势等各种条件来控制图像生成。ControlNet可以概括为一种简单的稳定扩散微调方法。安装插件 在Stable Diffusion WebUI，可以通过下面的标签使用：如果你没有看到这个标签，可以在...
所谓线稿成图就是利用 Stable Diffusion + ControlNet 的能力,依照线稿中的图形设计生成创意图片。借助ControlNet,我们可以直接使用线稿图生成图片,也可以先从其它图片中提取线稿,然后再生成图片。 下面我将介绍ControlNet中四个优秀的线稿模型,以及它们的使用方法和注意事项。 安装ControlNet 工欲善其事必先利其器,Cont...
比如建筑，街区，相框等，可以用于室内设计，比如提供这样的参考图：输入：award winning living room可以生成下面的目标图像：Stable Diffusion 部署与使用ControlNet接下来，简单过一遍，如何部署和使用Stable Diffusion ControlNet。
在上一篇文章中,写了stable diffusion的扩散原理,其中讲到noise predictor可以将将text prompt和depth map作为条件控制来生成图片。而depth map是controlNet根据我们输入的图片生成的。 我在刚学习stable diffusion的时候,我以为controlNet就是U-Net(noise predictor),在后面的学习中才明白这是两码事,那么controlNet到底是...
然而,随着Stable Diffusion中ControlNet技术的出现,这一难题得到了显著的改善。ControlNet作为一种强大的工具,为AI绘画提供了前所未有的精准控制能力。 一、ControlNet的基本概念 ControlNet是Stable Diffusion模型中的一个重要组成部分,它提供了十几种控制网络模型。这些模型各具特色,有的可以控制画面的结构,有的可以...
StableDiffusionControlNetPipeline接受以下参数:controlnet_conditioning_scale -在将controlnet的输出添加到原始unet的剩余部分之前，将它们乘以controlnet_conditioning_scale。默认为1.0，接受0.0-1.0之间的任何值。运行脚本，可以得到类似下面输出:让我们用不同的输入图像和设置重新运行脚本:image = pipe("a beautiful...
初始化ControlNet和Stable Diffusion管道 canny_image = Image.fromarray(image) # canny_image.save('canny.png') # for deterministic generation generator = torch.Generator(device='cuda').manual_seed(12345) controlnet = ControlNetModel.from_pretrained( ...
这下看懂了吗,就很哇塞,大家可能网上看到一些线稿生成的图片,就是用到的这个 ControlNet,Stable Diffusion必装的插件之一。 二、Controlnet 插件安装 首先,咱们先打开秋叶大佬的启动器,并且点击更新(切换)到最新版本,这一步的目的是为了防止出现奇奇怪怪的报错。
ControlNet 直译就是控制网,是一个神经网络结构。它通过添加额外的条件来控制扩散模型,为 Stable Diffusion 带来了前所未有的控制水平,它很好的解决了文生图大模型的关键问题:单纯的关键词的控制方式无法满足对细节控制的需要。 ControlNet 的主要优势在于其简单易用的特性,能够有效地帮助人们完成复杂的图像处理任务。它...