ControlNet with M-LSD Lines(M-LSD 直线检测) ControlNet withHED Boundary(在输入图像中保留许多细节,使这个应用程序适合重新着色和风格化) ControlNet with User Scribbles(用户涂鸦) ControlNet with Fake Scribbles(基于涂鸦的模型) ControlNet with Human Pose(可以摆Pose) ControlNet with Semantic Segmentation(...
T2I-Adapter 的训练是在 4 块 Tesla 32G-V100 上只花了 2 天就完成,包括 3 种 condition,sketch(15 万张图片语料),Semantic segmentation map(16 万张)和 Keypose(15 万张)。 两者的差异:ControlNet 目前提供的预训模型,可用性完成度更高,支持更多种 condition detector (9 大类)。 T2I-Adapter ”在...
意式浓缩咖啡,设置在一个舒适的办公空间,温暖的照明,周围的办公植物,书籍,和一杯咖啡在桌子上,详细,复杂,流畅,在 Artstation 趋势,由艺术家如 loish 和 rossdraw 和 sam yang 效果嘎嘎棒!!! 7. Semantic Segmentation(语义分割绘制) Semantic Segmentation 语义分割是一种深度学习...
旧电子煤油灯在无烟煤蓝色金属,温暖的橙色金属反射,错综复杂,高度详细,温暖的照明,锐利的焦点,数字绘画,艺术站,概念艺术,趋势,灵感来自艺术 zdenek burian 和 frederick catherwood 6、Semantic Segmentation(语义分割绘制) 设计中的语义分割图,根据色块生成不同的物体,识别物体对应色块进行画面的区分,然后根据关键词的描...
7. Semantic Segmentation(语义分割绘制) Semantic Segmentation 语义分割是一种深度学习算法,重点关注 语义 一词,这种算法将一个标签或类别与图像联系起来,被用来识别形成不同类别的像素集合。具体还是看我的操作: ①切换预处理器和模型 ②上传图片,然后点击“预览预处理器结果”。
7. Semantic Segmentation(语义分割绘制) Semantic Segmentation 语义分割是一种深度学习算法,重点关注 语义 一词,这种算法将一个标签或类别与图像联系起来,被用来识别形成不同类别的像素集合。具体还是看我的操作: ①切换预处理器和模型 ②上传图片,然后点击“预览预处理器结果”。 可以看到,预处理阶段生成了一张五颜...
7. Semantic Segmentation(语义分割绘制) Semantic Segmentation 语义分割是一种深度学习算法,重点关注 语义 一词,这种算法将一个标签或类别与图像联系起来,被用来识别形成不同类别的像素集合。具体还是看我的操作: ①切换预处理器和模型 ②上传图片,然后点击“预览预处理器结果”。
ControlNet with Semantic Segmentation Stable Diffusion 1.5 + ControlNet (using semantic segmentation) python gradio_seg2image.py This model use ADE20K's segmentation protocol. Again, this model deserves a better UI to directly draw the segmentations. However, again, Gradio is somewhat difficult to...
Semantic Segmentation (ADE20K) Depth (large-scale) Depth (small-scale) Normal Maps Normal Maps (extended) Cartoon Line Drawing image-20230828150219988 Datasets 如果想训练自己的 StableDiffusion & ControlNet,需要准备paired data: 真实图像作为图像生成的Ground Truth ...
Similarly, if we were to condition ControlNet with semantic segmentation maps, a training sample would be like so: PromptOriginal ImageConditioning "big house" Every new type of conditioning requires training a new copy of ControlNet weights. The paper proposed 8 different conditioning models that...