我们要使用tile模型的话至少需要 ControlNet v1.1.107,在使用Tile模型时,预处理器可以是 none 或 tile_resample(tile_resample 只是调整大小,如果您想要更多变化,可以使图像变小),tile_resample预处理器是把原图的分辨率缩小,模型使用:contril_v11f1e_sd15_tile,主要的原理就是通过Stable-Diffusion的大模型结合Contr...
模型名:control_v11f1e_sd15_tile 对应的预处理器: 无(一般写实) tile_resample(一般写实,你想更多的改变细节的话,但二次元使用会偏色) tile_colorfix(二次元首选,修正偏色问题,但有时候图片放大了会有某种朦胧感)需要ControlNet插件更新到1.1.195版本 tile_colorfix+sharp(二次元次选,修正偏色问题+锐化,消...
①在 Controlnet 上传一张图片,勾选启用,预处理器选择 tile_resample,模型选择对应的control_v11f1e_sd15_tile,其他参数默认。 ② 选择一个大模型( 我用的写实风模型 realisticVisionV20),输入提示词“ best quality, a cute dog on grassland”,步数25,采样方法 EularA,画面尺寸512*512px,生成批次2,固定种...
它增强或更改了原始尺寸图像的尺寸,请在使用前记住这一点! 此模型不会显著更改基本模型样式。它只是将功能添加到放大的像素块中。 --只需在 Webui 中使用常规的 controlnet 模型,选择作为 tile 模型,然后tile_resample用于 Ultimate Upscale 脚本。 --只需在 comfyui 中使用 load controlnet 模型并应用于控制网络...
预处理器为 tile_resample(分块-重采样) 时 Down Sampling Rate(向下采样率):意思是向下缩放系数(系数是几,预处理后的图像就缩小几倍),系数越大,得到的预处理图像越小,获取的细节会越小,最终生成的结果图像随机细节越大,与原图的关系越小。取值范围 1 ~ 8。
ControlNet Tile Resample的原理如下: 1.分块处理:将原始图像分割成多个小块,每个小块都包含一部分图像数据。分块的大小可以根据具体要求进行调整,通常是256x256像素大小。 2.特征提取与匹配:对每个小块进行特征提取,提取图像上的关键点和描述子。然后通过匹配算法,将每个小块中的特征点与ControlNet中的特征点进行...
①在 Controlnet 上传一张图片,勾选启用,预处理器选择 tile_resample,模型选择对应的control_v11f1e_sd15_tile,其他参数默认。 ② 选择一个大模型( 我用的写实风模型 realisticVisionV20),输入提示词“ best quality, a cute dog on grassland”,步数25,采样方法 EularA,画面尺寸512*512px,生成批次2,固定种...
①在 Controlnet 上传一张图片,勾选启用,预处理器选择 tile_resample,模型选择对应的control_v11f1e_sd15_tile,其他参数默认。 ② 选择一个大模型( 我用的写实风模型 realisticVisionV20),输入提示词“ best quality, a cute dog on grassland”,步数25,采样方法 EularA,画面尺寸512*512px,生成批次2,固定种...
控制类型:选择"Tile/Blur" 预处理器:tile_resample 模型:control_xxx_tile 控制权重 : 设置为1 【第三步】提示词的编写 由于使用了图生图,所以我们可以根据画面的内容简单的写一下提示词。 A dog is sitting on the grass。 如果图片比较复杂,可以借助Tagger工具反推出提示词。
预处理器:tile-resample 模型:tile 比如我们想补全一张模糊图片的细节。 原图tile预处理后图 或者是用tile+定向提示词来微调细节 原图(tile+提示词)预处理后图 这个功能图生图也可以实现,区别在于图生图更改细节的同时,也会变更主体,而tile主体则不变