我们要使用tile模型的话至少需要 ControlNet v1.1.107,在使用Tile模型时,预处理器可以是 none 或 tile_resample(tile_resample 只是调整大小,如果您想要更多变化,可以使图像变小),tile_resample预处理器是把原图的分辨率缩小,模型使用:contril_v11f1e_sd15_tile,主要的原理就是通过Stable-Diffusion的大模型结合Contr...
01.tile_resample(分块-重采样)的逻辑就是缩小图片,再根据缩小图片中的细节去重绘。但重绘后的图在颜色的饱和度要低一些。 02.tile_colorfix(分块-固定颜色)主要针对tile_resample有时会导致颜色偏移的问题。 tile_colorfix(所有参数与tile_resample相同):(颜色偏移问题已修复) 局限性: 请注意,tile_colorfix 始...
采样器:DPM++ 2M Karras 然后,设置SD-WebUI文生图ControlNet配置如下所示: 注意: 使用ControlNet类型为Tile 。 预处理器:tile_resample 。 SD1.5 Tile模型:control_v11f1e_sd15_tile.pth, 下载地址:https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main 。 SDXL版本Tile模型TTPLANET_Controlnet_Ti...
5、放入图片,预处理器选择tile_resample,模型选control_v11f1e_sd15_tile,勾选“完美像素模式”; 6、额外介绍下Down Sampling Rate,它是用来降低画面解析度的,意思是如果原图是512*512的,这里设定为“2”,原图就会先被处理为256*256尺寸,这样可以使Tile有更多空间可以修复和添加细节。这个可改可不改。 7、点击...
(2) 预处理器选择 tile_resample (3) 模型选择 control_v11f1e_sd15_tile，这里注意是v11f1e，如果找不到，请按照上面的下载/更新再来一次 (4) Tile 模型专属参数 Down Sampling Rate，意思是向下缩放取样系数。作用是系数越大，得到的参考图越小，取值细节越小，最终得到的效果图随机细节越多，与原图的关系...
启用预处理器:选择tile_resample 模型:选择control_v11fle_sd15_tile[a371b31b] 打开SD放大脚本 放大算法:使用R-ESRGAN 4×+。 可以拖拽图片到Controlnet内。点击图片右下角的箭头按钮,我们的分辨率就可以自动配置上去。 最终需要取消掉这张图片,我们使用它的分辨率就足够了。
首先确保已经安装了ControNet插件,模型下载地址:https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main “文生图”,输入关键字:1tree,masterpiece,best quality,选择ControNet,“启用”,上传上面的草图,预处理器选择“tile_resample”,模型选择“control_v11file_sd15_tile”,其他保持默认设置 ...
预处理器:tile_resample 。 SD1.5 Tile模型:control_v11f1e_sd15_tile.pth 下载地址:https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main 。 SDXL版本Tile模型:TTPLANET_Controlnet_Tile_realistic_v2_fp16.safetensors。 下载地址https://huggingface.co/TTPlanet/TTPLanet_SDXL_Controlnet_Tile_...