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: ...
本文给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力:ControlNet 之图片提示。 这篇故事的主角是 IP-Adapter,它的全称是 Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models,翻译成中文就是:…
所谓线稿就是由一条条的线段组成的图形,主要用于绘画和设计领域的打底稿、表达构想和预见最终效果。 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ControlNe...
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...
Stable Diffusion 本身是一种根据文本或者图像用来生成图像的扩散模型，在生成图像过程中，可以通过 ControlNet 引入更多条件来干预图像生成过程，它可以（也需要） 跟现有 任何 Stable Diffusion 模型搭配使用。下面举两个例子来说明ControlNet 如何来干预图像生成：1. 使用canny边缘检测 来控制图像生成在这个示例图中，有...
使用ControlNet 控制 Stable Diffusion 来源:DeepHub IMBA 本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像,可以更好地控制文本到图像的生成。 ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法,在文本到图像生成过程中使用条件输入,如涂鸦、边缘...
Stable Diffusion - 图像控制插件 ControlNet (OpenPose) 配置与使用 引言 Stable Diffusion 是一种广泛应用于计算机视觉和深度学习的模型,它主要用于图像的生成和控制。而 ControlNet 是一种图像控制插件,它可以用于 OpenPose 框架,实现了对图像的高效控制。本文将重点介绍如何配置并使用 Stable Diffusion 与 ControlNet...
ControlNet 是一种通过添加额外条件来控制Stable Diffusion模型的神经网络结构。它提供了一种在文本到图像生成过程中通过条件输入(例如 涂鸦、边缘图、分割图、姿势关键点 等)增强 Stable Diffusion 的方法。因此,生成的图像将更加接近 ControlNet 中的输入图像的要求,这比图像到图像生成等传统方法有很大改进。
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, DPMSolverMultistepScheduler 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) ...
进入Stable Diffusion 界面,点击扩展标签,选择从 URL 安装,然后输入 ControlNet 网址(https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet),粘贴到对应的地方,然后点击安装。 完成之后,点击已安装标签,将刚刚安装的扩展选项打钩,随后点应用并重启UI按钮。