ControlNet 作者:张吕敏,他是2021年本科毕业,目前正在斯坦福读博的中国人,为我们这位年轻同胞点赞。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...
启用ControlNet 勾选完美匹配像素 选择Reference 注意这个 ControlNet 只有一个预处理器,它可以从参考图中提取图片的特征信息,用于生成控制。 Reference 还有一个 Style Fidelity 参数,翻译过来就是风格忠实度,越小越接近使用的大模型的风格,越大越接近参考图的风格,但是越大可能出现图片崩坏的情况,0.5是个平衡值。 ...
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; ③patch_batgh_size:未发现明显区别;(数值区间:1-16) ④对应模型:未找到官方推荐模型,图像处理效果偏向于 canny、lineart,...
随机预处理器与随机播放控制模型一起使用。随机控制模型可以与随机预处理器一起使用，也可以不使用随机播放预处理器。输入图像（原图）shufffle预处理器Shuffle 预处理器+shuffle模型仅使用 Shuffle（预处理器：无）【实操部分】controlnet的模型选择：预处理器：Shuffle 模型：Shuffle 【引导图】【提示词】Living room ...
controlnet的模型选择: 预处理器:Scribble 模型:Scribble 【引导图】 【提示词】 girl,flowers,cute rabbit Magic Forest,tree house City view part 2 Segmentation(语义分割绘制)的实操使用 【 Segmentation原理介绍】 Segmentation简单来说,就是预处理器标记参考图像中的对象类型。
controlnet的模型选择: 预处理器:Scribble 模型:Scribble 【引导图】 【提示词】 girl,flowers,cute rabbit Magic Forest,tree house City view part 2 Segmentation(语义分割绘制)的实操使用 【 Segmentation原理介绍】 Segmentation简单来说,就是预处理器标记参考图像中的对象类型。
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...
把预处理器提炼出了这个室内的结构线。 再输入想要的风格的关键词,(木制、简约)。点击生成4张图,得到了与原图结构一致的设计图。 可以看到,Stable Diffusion的ControlNet插件,通过训练让我们能够在控制生成图片的细节,相比于midjourney来说,出图更加真实可控。
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里不填入参考图，tile模型会根据图生图里的参考图来做参考 (2) 预处理器选择 tile_resample (3) 模型选择 control_v11f1e_sd15_tile，这里注意是...
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/ControlNet/tree/main/models 把下载的模型全部选中复制(ctrl+c)一下,我们需要移动到对应文件夹中。 看我的文件路径,别搞错了,把文件复制到这里来(一定不要复制到 Stable Diffusion 模型中去了) ...