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...
ControlNet接受Input(提示词,原始噪声图等信息)以及Condition(控制图像)进行加工处理后,在 SD 扩散的 Middle 和 Decoder 阶段引导扩散结果。 1 通用参数说明 启用:是否启用 ControlNet 插件 低显存模式:启用后,对低显存进行优化 完美像素模式:让 ControlNet 自适应匹配设置的输出图像的宽度,高度根据输入原图像自动计算。
ControlNet作为Stable Diffusion模型中的一项重要技术,为AI绘画提供了前所未有的精准控制能力。通过详细的安装、配置和使用方法介绍以及丰富的应用场景展示,我们可以看到ControlNet在AI绘画领域中的巨大潜力和广阔前景。同时,结合曦灵数字人等先进工具的应用,我们可以期待AI绘画在未来能够创造出更加精彩和多样的艺术作品。 随...
ControlNet 出现之后，我们就能通过模型精准的控制图像生成，比如：上传线稿让 AI 帮我们填色渲染，控制人物的姿态、图片生成线稿等等。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...
在上一篇文章中,写了stable diffusion的扩散原理,其中讲到noise predictor可以将将text prompt和depth map作为条件控制来生成图片。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...
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...
ControlNet 是一种通过添加额外条件来控制Stable Diffusion模型的神经网络结构。它提供了一种在文本到图像生成过程中通过条件输入(例如 涂鸦、边缘图、分割图、姿势关键点 等)增强 Stable Diffusion 的方法。因此,生成的图像将更加接近 ControlNet 中的输入图像的要求,这比图像到图像生成等传统方法有很大改进。
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...
一、介绍 论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.05543 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...