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 这样优质的大模型,让这种端对端的训练有了更好的应用空间。它很好的解决了文生图大模型的关键问题:单纯的...
所谓线稿成图就是利用 Stable Diffusion + ControlNet 的能力,依照线稿中的图形设计生成创意图片。借助ControlNet,我们可以直接使用线稿图生成图片,也可以先从其它图片中提取线稿,然后再生成图片。 下面我将介绍ControlNet中四个优秀的线稿模型,以及它们的使用方法和注意事项。 安装ControlNet 工欲善其事必先利其器,Cont...
在上一篇文章中,写了stable diffusion的扩散原理,其中讲到noise predictor可以将将text prompt和depth map作为条件控制来生成图片。而depth map是controlNet根据我们输入的图片生成的。 我在刚学习stable diffusion的时候,我以为controlNet就是U-Net(noise predictor),在后面的学习中才明白这是两码事,那么controlNet到底是...
生成图片:配置完成后,用户可以点击生成按钮,等待Stable Diffusion根据ControlNet的配置生成出满意的图片。 四、ControlNet的应用场景 基于ControlNet的强大能力,AI绘画可以拓展到更多的应用场景。以下是一些典型的应用案例: 艺术二维码:通过ControlNet,可以将普通的二维码转换成具有艺术风格的二维码,使其更加美观和吸引人。 ...
比canny能更好的识别轮廓）5.oepnpose + lineart+ normalbae：可以人像细节增强 感谢伙伴们的阅读，喜欢请关注趣闻屋。电梯：AI绘画Stable Diffusion文生图详解，提示词技巧，建议收藏 Stable Diffusion 图生图(img2img)干货技巧，值得收藏 9000字！详解Stable Diffusion ControlNet1.1模型和用法 ...
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...
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...
一、ControlNet 扩展安装 进入Stable Diffusion 界面,点击扩展标签,选择从 URL 安装,然后输入 ControlNet 网址(https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet),粘贴到对应的地方,然后点击安装。 完成之后,点击已安装标签,将刚刚安装的扩展选项打钩,随后点应用并重启UI按钮。
stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结 前言 最近不知道发点什么,做个controlnet 使用方法总结好了,如果你们对所有controlnet用法,可能了解但是有点模糊,希望能对你们有用。 一、SD controlnet 我统一下其他参数,仅切换controlnet模型,为你演示效果 ...
ControlNet 出现之后,我们就能通过模型精准的控制图像生成,比如:上传线稿让 AI 帮我们填色渲染,控制人物的姿态、图片生成线稿等等。 这下看懂了吗,就很哇塞,大家可能网上看到一些线稿生成的图片,就是用到的这个 ControlNet,Stable Diffusion必装的插件之一。