参考huggingface diffusersunet_2d_blocks.py中CrossAttnDownBlock2D的实现,controlnet 对残差使用求和处理,而非张量拼接。 controlnet 原作者给出了一些 controlnet 模型权重:https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main。 在huggingface diffuser 中,调用controlnet 可以参考该连接。 在stablediff...
稳定扩散 + ControlNet 通过重复上述简单结构 14 次,我们可以这样控制稳定扩散: 通过这种方式,ControlNet 可以重用SD 编码器作为深度、强大、稳健和强大的骨干来学习各种控制。许多证据(如这样和这样)证实了标清编码器是一个优秀的骨干。 请注意,我们连接图层的方式是计算效率高的。原始 SD 编码器不需要存储渐变(锁定...
一种场景是只会在生成的前半段,例如0~0.4期间进行控制,在0.4~1之间完全由AI进行创意生成,一般来说前期画面改变较大,后期画面改变较小,前期用ControlNet-Canny硬控,控住了主体结构之后让AI自由创意,这种用法也很合理 模型和参数 ControlNet:xinsir-controlnet-union-sdxl-1.0,使用union的好处就是方便,all-in-one...
RNG: CPU, ControlNet 0: "Module: none, Model: sai_xl_depth_256lora [73ad23d1], Weight: 1, Resize Mode: Crop and Resize, Low Vram: False, Guidance Start: 0, Guidance End: 1, Pixel Perfect: True, Control Mode:
MistoLine 是一个可以适配任意类型线稿,准确性高,稳定性优秀的SDXL-ControlnetNet模型。它可以基于用户输入的任意类型的线稿图(手绘、各类controlnet-line preprocessor、模型线框轮廓等)作为条件,生成高质量图像(短边大于1024px),无需再根据不同线预处理器选择不同的controlnet模型,MistoLine在各类线稿条件下都有较好...
值得一提的是，Anyline不仅适用于SDXL版本的ControlNet，同样也兼容SD1.5的ControlNet。当然，与MistoLine模型搭配使用，效果会更佳。现在，就让我们一起体验Anyline的强大功能吧。首先，你需要下载对应的ComfyUI插件：ComfyUI-Anyline。安装过程相当简单，只需按照管理器或ComfyUI界面上的指引进行操作即可。或者，你也...
SDXL是目前最强的AI绘画基础模型,直接加载模型,就可以生成不错的效果。但是它有一个致命的问题,就是不支持ControlNet。 在AI绘画中,ControlNet是一个非常重要的工具。有了它,就可以生成更加可控精准的图片。ControlNet的用途非常多,比如,控制人物姿势、线稿上色、动漫变真人、艺术二维码,光影字、ailogo... ...
与LoRA 微调类似,Controlnet 训练数据集可以采用 HuggingFace dataset 数据集格式,以便使用 HugginFace Dataset API 进行训练数据的加载。 HuggingFace Dataset 数据集中存放图像的目录格式如下: 如上所示,通过 train/validata 子目录即可使用 HuggingFace dataset 的 split 方法方便的进行训练集类别的加载,再通过 lable 子...
首先就是更新我们的ControlNet,在秋叶整合包中点击版本管理——扩展—— 一键更新就可以啦 也可以在WebUI中——扩展——已安装——检查更新——点击应用——重启WebUI 下载SDXL控制模型 您可以通过以下链接下载适用于 SDXL 的 ControlNet 模型。 lllyasviel/sd_control_collection at main (huggingface.co) ...
以下是一些SDXL ControlNet使用技巧: 1.确保网络可靠性:在部署SDXL ControlNet时,确保网络稳定和可靠是非常重要的。这包括正确布置网络拓扑、合理设置网络参数以及采取必要的安全措施。 2.适当的网络规划:在设计SDXL ControlNet网络时,需要考虑到网络的延迟、带宽、容错性和可扩展性等因素,以确保网络能够满足实际的...