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...
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...
然后回到”已安装“这里，可以看到下面就出现了扩散控制网络（Controlnet 插件）了，然后点击”应用并重启用户界面"。回到”文生图“这里，就看到 Controlnet 已经成功安装了。三、Controlnet 模型安装 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...
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: 生成的图片: controlNet1.1提供了14个模型,除了可以根据图片...
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...
ControlNet 的作用是通过添加额外控制条件，来引导 Stable Diffusion 按照创作者的创作思路生成图像，从而提升 AI 图像生成的可控性和精度。在使用 ControlNet 前，需要确保已经正确安装 Stable Diffusion 和 ControlNet 插件。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...
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作为一种强大的工具,为AI绘画提供了前所未有的精准控制能力。 一、ControlNet的基本概念 ControlNet是Stable Diffusion模型中的一个重要组成部分,它提供了十几种控制网络模型。这些模型各具特色,有的可以控制画面的结构,有的可以控制人物的姿势,还有的可以控制图片的画风。这种多样化的控制能力,使得AI绘画在...
【Stable Diffusion入门】 高分辨率修复、Refiner细节微调 【Stable Diffusion入门】 采样器、调度器、迭代步数提示词系数 【Stable Diffusion入门】 插件安装与推荐 【Stable Diffusion】 图生图全面实操详解、全网最细的实操讲解 播放中【Stable Diffusion进阶】ControlNet控制网络概念与安装方法 【Stable Diffusion进阶】Contr...
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: ...