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...
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 controlnet原理 稳定扩散控制网络(Stable Diffusion Controlnet)是一种在分布式系统中实现稳定控制的机制。它基于稳定扩散算法,通过控制节点之间的信息传递来达到系统的稳定性和可控性。本文将逐步解释稳定扩散控制网络的原理,并介绍它在分布式系统中的应用。 首先,我们需要了解扩散算法的基本原理。扩散算法...
在stable diffusion webui中启用ControlNet,然后选择控制的类型即可。 下面的预处理器和模型表示的就是上面列举的controlNet模型,选择控制类型,webui就会显示相应的预处理器和模型。 这里就挑选几个比较有代表性的,以上面摩托车图片为例,演示一下controlNet是如何控制图像生成的。这里先看看depth map。 depth map 查了...
ControlNet 是一个用于控制 AI 图像生成的插件。它使用了一种称为"Conditional Generative Adversarial Networks"（条件生成对抗网络）的技术来生成图像。与传统的生成对抗网络不同，ControlNet 允许用户对生成的图像进行精细的控制。这使得 ControlNet 在许多应用场景中非常有用，例如计算机视觉、艺术设计、虚拟现实等等。...
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...
Stable Diffusion ControlNet原理解析 引言 Stable Diffusion ControlNet(以下简称SDC)是一种基于深度学习的控制网络,用于解决多智能体系统中的协同控制问题。SDC的基本原理是通过学习智能体之间的相互作用来实现协同控制,从而实现系统的稳定性和性能优化。本文将详细解释SDC的基本原理,并确保解释清楚、易于理解。 问题描述 ...
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...