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是对大扩散模型做微调的额外网络,使用一些额外输入的信息给扩散模型生成提供明确的指引。 一、ControlNet 插件下载安装 ControlNet 插件地址 GitHub - Mikubill/sd-webui-controlnet: WebUI extension for ControlNet 在Stable Diffusion WebUI 的 Extensions 选项卡中,输入插件地址,点击 Install 安装完成后...
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...
代码地址:GitHub - lllyasviel/ControlNet: Let us control diffusion models! 扩散模型(Diffusion Model)的主要思想是通过去噪的的方式生成图片,训练过程是每个时间步,将不同“浓度”的噪声掺到原图片,然后将时间步(timestep)和掺了噪声的图片作为输入,模型负责预测噪声,再用输入图像减去噪声然后得到原图。就像米开朗...
将模型放入“stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet”中。 三、工程&模型验证 按照Mikubill提供的文档,对整个ControlNet进行验证。 3.1 相同输出配置 通过对应配置,在webui中要完美重现stabilityAI的官方结果,以确保ControlNet的步骤也能完美重新; ...
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。
SD1.5 模型:control_v11p_sd15_mlsd SDXL 模型:暂无 ⑤效果预览: 10. Diffusion Edge: ①介绍:从图像提取边简单边缘线(此预处理器我为找到未找到官方介绍以及算法介绍); ② environment:针对 indoor(室内)、urban(城市)、natrual(自然)图像进行选择处理; ...
ControlNet 是 Stable Diffusion中的一种扩展模型,通过这种扩展模型,我们能够将参考图像的构图(compositions )或者人体姿势迁移到目标图像。资深 Stable Diffusion 用户都知道,很难精准控制Stable Diffusion生成的图像,比如如何在不同场景中保持原来的构图(compositions )或者人物形象,但是有了ControlNet ,这些问题变得...
在使用stable diffusion作画(俗称炼丹)时,为了生成生成更符合自己需要的图片,就可以结合controlnet扩展来实现,下面是我总结的各扩展模型的作用:depth模型 作用 :该模型可以识别图片主体,依据图片主体生成不同背景的图片变种,类似于抠图示例图片 :第一个为原图-- 》后面是结合 depth 模型生成的 (prompt: ...
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main 打开后,选择 control_v11f1e_sd15_tile.pth 模型的下载箭头[↓],进行下载:放到 stable-diffusion-webui\models\ControlNet 目录下。完成!2.Tile模型介绍 图生图(img2img)里使用Tile模型有4个点:(1) 参考图不是必须的,如果ControlNet里...