ControlNet 是一种用于控制稳定扩散的神经网络结构模型,用于通过添加额外条件来控制扩散模型。 它可以获取额外的输入图像,通过不同的预处理器转换为控制图,进而作为 Stable Diffusion 扩散的额外条件,引导扩散过程,获得更稳定的扩散结果。 ControlNet接受Input(提示词,原始噪声图等信息)以及Condition(控制图像)进行加工处理...
该宽高代表 ControlNet 引导时所使用的控制图像的分辨率,假如你用 SD 生成的图片是 1000x2000 分辨率,那么使用 ControlNet 引导图像时,对显存的消耗将是非常大的;我们可以将引导控制图像的分辨率设置为 500x1000 ,也就是缩放为原本图像一半的分辨率尺寸去进行引导,这有利于节省显存消耗。 13. 创建空白画布(Create B...
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。 这很好地解决了文生图无法控制生成图片的...
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 模型中去了) 重启...
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。
StableDiffusionControlNetPipeline接受以下参数:controlnet_conditioning_scale -在将controlnet的输出添加到原始unet的剩余部分之前,将它们乘以controlnet_conditioning_scale。默认为1.0,接受0.0-1.0之间的任何值。运行脚本,可以得到类似下面输出:让我们用不同的输入图像和设置重新运行脚本:image = pipe("a beautiful...
ControlNet在大型预训练扩散模型(Stable Diffusion)的基础上实现了更多的输入条件,如边缘映射、分割映射和关键点等图片加上文字作为Prompt生成新的图片,同时也是stable-diffusion-webui的重要插件。ControlNet因为使用了冻结参数的Stable Diffusion和零卷积,使得即使使用个人电脑在小的数据集上fine-tuning效果也不会下降,从而...
ControlNet 的工作原理是将可训练的神经网络模块(trainable network modules)附加到稳定扩散模型的各个噪声预测器(U-Net)上,直接影响稳定扩散模型的各个解码阶段输出,如下图所示。由于 Stable Diffusion 模型的权重是锁定的,因此它们在训练过程中是不变的,会改变的仅是附加的ControlNet模块的权重(下图右侧)。在带有Contr...
一、ControlNet 扩展安装 进入Stable Diffusion 界面,点击扩展标签,选择从 URL 安装,然后输入 ControlNet 网址(https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet),粘贴到对应的地方,然后点击安装。 完成之后,点击已安装标签,将刚刚安装的扩展选项打钩,随后点应用并重启UI按钮。
AI 绘画神器 Stable Diffusion 基础教程 一、AI 绘画工具的选择与运用 1. 工作场景下 AI 绘画工具的选择 目前文生图的主流 AI 绘画平台主要有三种:Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E。 阅读文章> 目前ControlNet 已经更新到 1.1 版本,相较于 1.0 版本,ControlNet1.1 新增了更多的预处理器和模型,原有的模型...