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...
在下载插件时可以看到,ControlNet 插件的星数遥遥领先,远超其他妖艳贱货。究其原因,是因为其大大增强了使用者对图片生成过程的控制能力,图片的生成同时受到提示词和提示图的影响,使得文生图由抽卡游戏变成了一个更具确定性的创作工具。 ControlNet位置位于文生图界面下方,记得要勾选启用,可控类型包括这么点东西: 在...
Stable-Diffusion中的Controlnet插件,是一款非常有用且效果极佳的插件,无论是边缘检测或是姿态检测,都能够达到很理想的效果,在近期更新的Controlnet中reference_only绝对是一个非常实用且效果极佳的预处理器。 有了reference_only后,无需借助过程的LoRA模型或复杂的数值调整,即可使用生成出于参考图相似的图片,不仅在风格...
CONTROLNET V1.1.410 Stable Diffusion WebUI版本—Reference篇 Reference 兔兔科技发布ControlNet中的Reference模型是一种预处理器,可以根据导入的素材图片,根据图片的配色、色调、画风、画中的事物,创建出新图片,使画中事物仍然存在多样性差异。这个模型在涂鸦或线稿生成等场景中应用较广,能产生与参考图风格类似但...
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。
输入“扩展的 git 存储库的 URL”。https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git 按“安装”按钮。 等待5 秒钟,您将看到消息“已安装到 stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet。使用“已安装”选项卡重新启动”。 转到“已安装”选项卡,单击“检查更新”,然后单击“应用并重新启动UI...
在WebUI 中使用Reference, 会出现如下的错误:ValueError: Incompatible shapes for attention inputs: query.shape: torch.Size([4, 2048, 10, 64]) key.shape : torch.Size([2, 4096, 10, 64]) value.shape: torch.Size([2, 4096, 10, 64]) HINT: We don't support broadcasting, please use `exp...
·reference_only ControlNet的Reference_only预处理器是一个功能,允许用户在给定参考图像的情况下生成新的图像。这个预处理器主要应用于根据图生图的场景,基本上保留原图的风格,但只有一张图或者图很少的情况。这个方法对于懒于进行复杂操作或没有时间进行大量训练的用户来说是很有用的。
·reference_only ControlNet的Reference_only预处理器是一个功能,允许用户在给定参考图像的情况下生成新的图像。这个预处理器主要应用于根据图生图的场景,基本上保留原图的风格,但只有一张图或者图很少的情况。这个方法对于懒于进行复杂操作或没有时间进行大量训练的用户来说是很有用的。
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...