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...
Stable Diffusion生成的图片具有一定的随机性,使用ControlNet可以更好地控制图片生成的内容,包括人物姿势、图片轮廓等等。 熟悉Stable Diffusion的资深老用户应该知道,Stable Diffusion生成的图片是随机的,有时候为了生成我们想要的某种图片(例如:某种姿势),往往需要产生大量的图片,然后再从中挑选出符合我们要求的图片。 1.C...
ControlNet 的工作原理是将可训练的神经网络模块(trainable network modules)附加到稳定扩散模型的各个噪声预测器(U-Net)上,直接影响稳定扩散模型的各个解码阶段输出,如下图所示。由于 Stable Diffusion 模型的权重是锁定的,因此它们在训练过程中是不变的,会改变的仅是附加的ControlNet模块的权重(下图右侧)。在带有Contr...
初始化ControlNet和Stable Diffusion管道 canny_image = Image.fromarray(image)# canny_image.save('canny.png')# for deterministic generationgenerator = torch.Generator(device='cuda').manual_seed(12345)controlnet = ControlNetModel.from_pretrained( "lllyasviel/sd-controlnet-canny", torch_dtype=to...
本文给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力:ControlNet 之重新上色。 这是一个最近新上的 ControlNet 模型,它可以识别图像中的不同区域,并使用不同的颜色重新绘制它们。 安装 ControlNet 安装 工欲善其事必先利其器,ControlNet 还是先要安装好的,已经安装好的请跳过这一步。
stable diffusion controlnet的官网网址为:http://sd-cd.com/,在网址输入框中输入该网址即可进入官网。 二、官网界面 stable diffusion controlnet的官网采用简洁的设计风格,页面布局清晰明了,用户可以轻松地找到所需要的功能。官网主要分为以下几个部分:首页、产品介绍、下载中心、文档中心、联系我们等,方便用户浏览。
在Stable Diffusion中选择了正确的大模型和LoRA模型后,配合适当的关键词,要创作一张效果不错的图并不难。 但是我们出图的小姐姐的姿势都有很大的变化,这种抽卡的随机性很大,要让AI真正可控,这里我们就需要运用到一个非常实用的插件 那就是在ControlNet插件,ControlNet插件可以让我们出图时,精准控制人物的动作 ...
本文给大家分享 Stable Diffusion 的基础能力:ControlNet 之重新上色。 这是一个最近新上的 ControlNet 模型,它可以识别图像中的不同区域,并使用不同的颜色重新绘制它们。 安装 ControlNet 安装 工欲善其事必先利其器,ControlNet 还是先要安装好的,已经安装好的请跳过这一步。
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git,把这个安装地址复制到Stable Diffusion webui中进行插件安装即可 这次我们要用到的ControlNet预处理器是M-LSD线条检测以及模型:control_sd15_mlsd。 mlsd对于图片中直线结构有很好的处理,所以特别适合在室内、建筑图片上进行使用。
点击这个箭头按钮会把参考图的尺寸填写到 Stable Diffusion 的画布尺寸中,也就是填写到下图的位置: 8、启用:勾选这个按钮之后,当前的 ControlNet 单元才生效,才会参与生成图片。 9、低显存模式:如果显卡内存小于4GB,建议勾选。 10、完美匹配像素:勾选此项后,无需手动设置某些预处理器生成预览图的分辨率参数,Contro...