重要提示:Tile 模型不是高档模型!!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 lo...
重要提示:Tile 模型不是高档模型!!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 ...
tile_colorfix(分块-固定颜色):生成的照片颜更加鲜艳tile_colorfix+sharp(分开-固定颜色+锐化):tile_colorfix 的锐化版,图片更清晰,鲜艳tile_resample(分块-重采样):适合模糊图片修复,细节补充 3.t2ia t2iadapter 即 text2image adapter,腾讯出品的调整适应模型。 它的主要功能有3个:1.将原图的颜色模糊成马赛克...
重要提示:Tile 模型不是高档模型!!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 lo...
Tile 中同样提供了 3 种预处理器:colorfix、colorfix+sharp、resample,分别表示固定颜色、固定颜色+锐化、重新采样。下图中可以看到三种预处理器的绘图效果,相较之下默认的 resample 在绘制时会提供更多发挥空间,内容上和原图差异会更大。 ③InstructP2P 指导图生图 ...
然后,设置SD-WebUI文生图ControlNet配置如下所示: 注意: 使用ControlNet类型为Tile 。 预处理器:tile_resample 。 SD1.5 Tile模型:control_v11f1e_sd15_tile.pth 下载地址:https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main 。 SDXL版本Tile模型:TTPLANET_Controlnet_Tile_realistic_v2_fp16.saf...
Tile resample is a great feature, but it seems that there is no tile resample model that supports SDXL. Is it possible to use tile resample on SDXL? moxumbic, klgr, Diamond-Shark-art, BundoBytes, AugmentedRealityCat, Dravoss, technosentience, TripleHeadedMonkey, shoaibahmed, C-D-Harris...
对应模型:control_v11f1p_sd15_ip2p Tile Tile_resample: tile模型原本是为了放大图片而设计的,具体来讲需要先将原图分割为一块一块的小区域(叫做Tile或瓦块),然后分别对每个瓦块进行图生图放大,最后集合所有放大后的瓦块,拼成完整的大图。之所以采用局部放大后拼接的模式是为了减少显存占用。但是这样放大图片也有弊端...
Tile 中同样提供了 3 种预处理器:colorfix、colorfix+sharp、resample,分别表示固定颜色、固定颜色+锐化、重新采样。下图中可以看到三种预处理器的绘图效果,相较之下默认的 resample 在绘制时会提供更多发挥空间,内容上和原图差异会更大。 12.InstructP2P 指导图生图 ...
resize((W, H), resample=Image.LANCZOS) return img controlnet = ControlNetModel.from_pretrained('lllyasviel/control_v11f1e_sd15_tile', torch_dtype=torch.float16) pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", custom_pipeline="stable_diffusion_controlnet_img2img"...