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...
要使用它,请将您的 ControlNet 更新到最新版本,完全重新启动,包括控制台,然后转到Webui的img2img—— inpaint,打开 ControlNet,将预处理器设置为“inpaint_global_harmonious”并使用模型“control_v11p_sd15_inpaint”,启用它。 而且不需要将图像添加到 ControlNet。 7、Tile压轴出场 该模型有两种作用: 忽略图像中...
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...
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。
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...
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...
S D系列教程之ControlNet.#stablediffusion教程 #stablediffusion #图文伙伴计划 #有ai就有无限可能 #aigc stable diffusion系列教程之control net插件详解 - 小高带你玩AI于20230411发布在抖音,已经收获了1508个喜欢,来抖音,记录美好生活!
(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...