ControlNet预处理器:<stable-diffusion-webui>/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/downloads 注意需替换 <stable-diffusion-webui> 为你自己的SD WebUI部署路径。 安装成功后,在“文生图”、“图生图”界面的下方会出现 ControlNet 区域,点击右侧的展开按钮,下边有4个ControlNet 单元,也就是我们最多可以同...
前言 学过Stable Diffusion的小伙伴估计都知道ControlNet的鼎鼎大名,正是有了ControlNet才让SD变的更加强大,可以说只有玩熟了ControlNet才能称得上登堂入室。自从官方更新了ControlNet 1.1版,功能更加强大,接…
10.shuffle 风格融合,可以上传一张如水墨,油画,科技画风图片,经过预处理器通过controlnet会与原模型风格进行融合,生成一张融合风格的图片 11.Tile tile用法非常多,就使用而言,目前是我使用感觉最强的一个controlnet模型,特别是在还原图片风格上,因为是分块重采样,基本完美复刻,同时高清修复效果细节也远超普通放大算法 ...
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：如果你没有看到这个标签，可以在...
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...
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...
(1).选择第一个ControlNet Model0，选择depth预处理器和depth模型，控制权重(Control Weight) 0.8：图片来源网络。侵删 (2)打开第二个ControlNet Model1，选择lineart_realistic预处理器和lineart模型，控制权重(Control Weight)1：图片来源完了，侵删 4.点击生成（Generate）Tips：组合使用model，权重的配比也很...
controlnet是条件生成对抗神经网络的一种,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,简单来说part2 ControlNet的安装和基本使用:它解决了文生图大模型的关键问题:单纯的关键词控制方式无法满足对细节精确控制的需要。所以通过一个或多个参考图,来使 AI 生成的尽...
【Stable Diffusion教程】 14 Controlnet预处理器合集3(Scribble、Segmetnation、Shuffle、Instruct 228 -- 15:26 App 【Stable Diffusion教程】06 SD的提示词详解和基本使用 1604 66 2:25:24 App 【2024最新版SD教程】秋叶Stable Diffusion汉化版整合包, 0基础入门到进阶保姆级教程来啦,包含基础教程,进阶技巧以及...
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...