1. 确认系统环境和依赖是否满足安装要求 首先,确保你的系统环境符合 Stable Diffusion WebUI 的安装要求。这通常包括一定的硬件配置(如足够的显存)以及安装必要的依赖(如 Python 和相关的库)。 2. 下载并安装 WebUI 如果你还没有安装 Stable Diffusion WebUI,你需要先进行安装。你可以从官方仓库或其他可信来源下载...
启用(Enable) 勾选此选项后,点击 “生成” 按钮时,ControlNet 才会生效。 反色模式(Invert Input Color) 将图像颜色进行反转后应用。 RGB 转 BGR(RGB to BGR) 把颜色通道进行反转,在 NormalMap 模式可能会用到。 低显存优化(Low VRAM) 低显存模式,如果你的显卡内存小于等于4GB,建议勾选此选项。
除了这些基础参数,webui界面还提供了许多其他的参数设置,如噪声强度、学习率等。这些参数都可以根据需要进行调整,以达到我们想要的生成效果。 四、启用ControlNet 在webui界面中,我们可以通过启用ControlNet来进行更精细的图像控制。启用ControlNet后,我们可以选择使用不同的预处理器和调整权重,以控制Stable Diffusion的生...
ControlNet for Stable Diffusion WebUI 是一个用于 Stable Diffusion 网络的 WebUI 扩展,它允许在原始的 Stable Diffusion 模型中添加 ControlNet 来生成图像。该扩展具有以下主要功能和核心优势: 完美支持所有 ControlNet 1.0/1.1 和 T2I 适配器模型。 完美支持 A1111 高分辨率修复。 支持几乎所有上采样脚本。 提...
将https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git粘贴到其中。 点击“安装”按钮。 等待5 秒,将会看到“Installed into stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet. Use Installed tab to restart”。 转到“已安装”选项卡,单击“检查更新”,然后单击“应用并重新启动 UI”。(下次您也可以...
链接:https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git 4.在抱脸上下载一个ControlNet模型,模型列表可任选[右键复制右边下载链接到下载器] 我这里下载的是control_sd15_openpose.pth (https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models) ...
它的Web UI是一个前端应用程序,允许用户通过简单的图形用户界面操作来使用和控制Stable Diffusion模型。这个界面基于ControlNet架构,这是一种用于处理计算机视觉任务的控制框架。ControlNet的主要特点是它提供了一种标准化的方式来管理和控制深度学习模型的处理流程。在Stable Diffusion Web UI中,ControlNet允许用户上传图像...
这是WebUI插件最常用的安装方式,非常便捷,而且插件如果有版本更新,也会自动显示在 WebUI 中 打开WebUI 界面,进入「扩展-从网址安装」,将插件的git地址粘贴到“扩展的 git 仓库网址”一栏中,然后点击「安装」按钮。等待几十秒或几分钟后,在下方看到一行小字“Installed into stable-diffusion-webui\extensions\sd-...
ControlNet 在 Stable Diffusion WebUI 中是以插件的形式存在的,大部分 SD WebUI 的整合包或者镜像都已经安装了这个插件,如果你的还没有安装,需要先安装它。已经安装好的跳过这一小节即可。 方法一 打开Stable Dissusion WebUI 前端页面,进入“扩展插件”-“从网址安装”,在“扩展插件的git仓库网址”中输入:https...
CONTROLNET V1.1.410 Stable Diffusion WebUI版本——Inpaint篇 局部重绘（Inpaint）兔兔科技发布ControlNet中的局部重绘（Inpaint）模型主要用于图像修复和插值生成，通过将输入的提示词元素与原始图像进行混合，能够更好地预测图像的重绘细节。这个模型可以在局部区域进行重绘，比如遮罩部分，并且可以加入ControlNet的控制，...