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...
启用:是否启用当前 ControNet 功能,如果你要启用多个 ControlNet ,你就多个 ControNet 都勾选启用。 低显存模式:如果你的显卡低于 6G ,建议勾选该选项,原因你懂的。 完美像素模式:让 ControlNet 自适应预处理器分辨率,勾选以后,「Preprocessor Resolution」选项会消失。 允许预览:预览预处理处理的效果。 控制类型:...
可以根据你提供的图片经过预处理器成为线稿,然后经过canny controlnet模型控制图像扩散,可以调节权重和引导时机控制线稿的比重,适用场景偏需要提取人物,汽车,动物等线稿进行重绘 2.depth 深度controlnet主要用于凸显图像的前景背景和空间关系,前景的比重大,背景浅(提示词加上空间等),在使用场景适用于对空间纵深有需求 深度...
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...
1.安装了ControlNet插件2.打开了ControlNet的多models设置（多重控制网）。打开方法：【setting】-> 【ControlNet】-> 【Multi ControlNet: Max models amount (requires restart)】栗子 开始之前，我们先来看个栗子。（没错，栗子，趣闻屋特色，吃饭前先吃栗子）图片来源网络，侵删 在使用1个Controlnet model时，...
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。
代码地址:GitHub - lllyasviel/ControlNet: Let us control diffusion models! 扩散模型(Diffusion Model)的主要思想是通过去噪的的方式生成图片,训练过程是每个时间步,将不同“浓度”的噪声掺到原图片,然后将时间步(timestep)和掺了噪声的图片作为输入,模型负责预测噪声,再用输入图像减去噪声然后得到原图。就像米开朗...
首先回答第一个问题(ControlNet是什么): controlnet是条件生成对抗神经网络的一种,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,简单来说part2 ControlNet的安装和基本使用:它解决了文生图大模型的关键问题:单纯的关键词控制方式无法满足对细节精确控制的需要。所以通...
下面可以尝试使用OpenPose图像作为条件输入：controlnet-aux 模块支持将图像转换为 OpenPose 骨骼图像。 我们创建一个名为 pose_inference.py 的新 Python 文件并添加以下导入：import torchfrom PIL import Imagefrom controlnet_aux import OpenposeDetectorfrom diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNet...
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...