<stable-diffusion-webui>/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/downloads/clip_vision/clip_h.pth 三个模型: <stable-diffusion-webui>/extensions/sd-webui-controlnet/models/ip-adapter_sd15.pth <stable-diffusion-webui>/extensions/sd-webui-controlnet/models/ip-adapter_sd15_plus.pth <stable-dif...
使用Recolor 前,还需要先安装几个模型: <stable-diffusion-webui>/extensions/sd-webui-controlnet/models/ioclab_sd15_recolor.safetensors <stable-diffusion-webui>/extensions/sd-webui-controlnet/models/sai_xl_recolor_128lora.safetensors <stable-diffusion-webui>/extensions/sd-webui-controlnet/models/...
image.save('output.png') 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.save('output.png') 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: ...
然后点击Install按钮即可完成安装，完成安装后一样记得要记得重载UI，或是直接重启整个Stable diffusion webUI。模型下载与使用：上一步安装的只是功能架构，还要再下载相关模型才能发挥作用，下载后把模型文件放到：stable-diffusion-webui安装目录下的\extensions\sd-webui-controlnet\models\文件夹内。这边可以看到模型...
使用ControlNet 控制 Stable Diffusion 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、边缘映射、分割映射、pose关键...
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...
Controlnet是啥？译为控制网，是控制AI绘画出图方向的插件。详解篇请看趣闻屋的《AI绘画 Stable Diffusion 插件 Controlnet 详解》。电梯：《Controlnet 详解》Controlnet 的进阶用法——组合技（多重控制网）。准备 1.安装了ControlNet插件2.打开了ControlNet的多models设置（多重控制网）。打开方法：【setting】->...
下载完成后,你需要将模型文件放入到Stable Diffusion的安装目录下的“stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models”文件夹中。这个文件夹通常已经包含了所有的“yaml”文件,你只需要将下载的“pth”文件放入其中即可。 完成上述步骤后,你就可以在Stable Diffusion的ControlNet插件中看到已经加载的模型了...
代码地址:GitHub - lllyasviel/ControlNet: Let us control diffusion models! 扩散模型(Diffusion Model)的主要思想是通过去噪的的方式生成图片,训练过程是每个时间步,将不同“浓度”的噪声掺到原图片,然后将时间步(timestep)和掺了噪声的图片作为输入,模型负责预测噪声,再用输入图像减去噪声然后得到原图。就像米开朗...