ControlNet 是作者提出的一个新的神经网络概念,就是通过额外的输入来控制预训练的大模型,比如 stable diffusion。这个本质其实就是端对端的训练,早在2017年就有类似的AI模型出现,只不过这一次因为加入了 SD 这样优质的大模型,让这种端对端的训练有了更好的应用空间。它很好的解决了文生图大模型的关键问题:单纯的...
本文给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力:ControlNet 之图片提示。 这篇故事的主角是 IP-Adapter,它的全称是 Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models,翻译成中文就是:…
而depth map是controlNet根据我们输入的图片生成的。 我在刚学习stable diffusion的时候,我以为controlNet就是U-Net(noise predictor),在后面的学习中才明白这是两码事,那么controlNet到底是什么呢? ControlNet ControlNet是一种神经网络,用来处理我们输入的图片,以此更精准的控制图像的生成。下面是我输入的图片: 生成的...
生成图片:配置完成后,用户可以点击生成按钮,等待Stable Diffusion根据ControlNet的配置生成出满意的图片。 四、ControlNet的应用场景 基于ControlNet的强大能力,AI绘画可以拓展到更多的应用场景。以下是一些典型的应用案例: 艺术二维码:通过ControlNet,可以将普通的二维码转换成具有艺术风格的二维码,使其更加美观和吸引人。 ...
ControlNet是斯坦福大学研究人员开发的Stable Diffusion的扩展,使创作者能够轻松地控制AI图像和视频中的对象。它将根据边缘检测、草图处理或人体姿势等各种条件来控制图像生成。ControlNet可以概括为一种简单的稳定扩散微调方法。 安装插件 在Stable Diffusion WebUI,可以通过下面的标签使用: ...
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...
一、ControlNet插件是什么? 相比于其他AI绘画工具,Stable Diffusion最硬核的就是可以训练训练模型,图像可控且画质真实更贴合商业用途而深受很多人喜欢。 其中最重要最硬核的莫过于“ControlNet”这个插件。 它能利用输入图片里的边缘特征、深度特征或人体姿势的骨骼特征等,精确地引导StableDiffusion生成图像。
ControlNet 直译就是控制网,是一个神经网络结构。它通过添加额外的条件来控制扩散模型,为 Stable Diffusion 带来了前所未有的控制水平,它很好的解决了文生图大模型的关键问题:单纯的关键词的控制方式无法满足对细节控制的需要。 ControlNet 的主要优势在于其简单易用的特性,能够有效地帮助人们完成复杂的图像处理任务。它...
插件安装完成之后，还没完，我们需要安装下模型，跟着我做，首先去这个链接下载： https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models 把下载的模型全部选中复制（ctrl+c）一下，我们需要移动到对应文件夹中。看我的文件路径，别搞错了，把文件复制到这里来（一定不要复制到 Stable Diffusion 模型中去...
这下看懂了吗,就很哇塞,大家可能网上看到一些线稿生成的图片,就是用到的这个 ControlNet,Stable Diffusion必装的插件之一。 二、Controlnet 插件安装 首先,咱们先打开秋叶大佬的启动器,并且点击更新(切换)到最新版本,这一步的目的是为了防止出现奇奇怪怪的报错。