ControlNet Tile Resample的原理如下: 1.分块处理:将原始图像分割成多个小块,每个小块都包含一部分图像数据。分块的大小可以根据具体要求进行调整,通常是256x256像素大小。 2.特征提取与匹配:对每个小块进行特征提取,提取图像上的关键点和描述子。然后通过匹配算法,将每个小块中的特征点与ControlNet中的特征点进行...
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...
--只需在 Webui 中使用常规的 controlnet 模型,选择作为 tile 模型,然后tile_resample用于 Ultimate Upscale 脚本。 --只需在comfyui中使用 load controlnet 模型并应用于控制网络条件。 --如果您尝试在 WebUI T2i 中使用它,需要适当的提示设置,否则它会显着修改原始图像颜色。我不知道原因,因为我并没有真正使...
--只需在 Webui 中使用常规的 controlnet 模型,选择作为 tile 模型,然后tile_resample用于 Ultimate Upscale 脚本。 --只需在 comfyui 中使用 load controlnet 模型并应用于控制网络条件。 --如果您尝试在 WebUI T2i 中使用它,需要适当的提示设置,否则它会显着修改原始图像颜色。我不知道原因,因为我并没有真...
【第二步】:ControlNet的设置 相关参数设置如下: 控制类型:选择"Tile/Blur" 预处理器:tile_resample 模型:control_xxx_tile 控制权重 : 设置为1 【第三步】提示词的编写 由于使用了图生图,所以我们可以根据画面的内容简单的写一下提示词。 A dog is sitting on the grass。
(1) 参考图不是必须的，如果ControlNet里不填入参考图，tile模型会根据图生图里的参考图来做参考 (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...
预处理器可以是 none 或tile_resample(如果您想要更多变体,tile_resample只是调整大小以使图像更小) 补充:色块绘制的图像是一种由不同颜色的色块组成的图像。它通常是通过将整个图像分解为许多小块,并为每个小块分配一种颜色来创建的。每个小块的颜色通常是均匀的,没有渐变或细节。这种绘制风格主要关注于形状和颜色...
2.把图片放入ControlNet v1.1.150中,预处理器选择tile_resample,选择模型control_v11f1e_sd15_tile [a371b31b],权重降到0.7,Control Mode选择更注重提示词模式。步骤如下: 3.找一张原神人物图片,提取人物关键词。并把原提示词中的人物关键词删去,替换成原神人物的关键,更改文生图文本框提示词如下: ...
--只需在 Webui 中使用常规的 controlnet 模型,选择作为 tile 模型,然后tile_resample用于 Ultimate Upscale 脚本。 --只需在 comfyui 中使用 load controlnet 模型并应用于控制网络条件。 --如果您尝试在 WebUI T2i 中使用它,需要适当的提示设置,否则它会显着修改原始图像颜色。我不知道原因,因为我并没有真...
NORMAL_VRAM Always offload VRAM Device: cuda:0 NVIDIA GeForce RTX 4090:native VAE dtype: torch.bfloat16 Using pytorch cross attention ControlNet preprocessor location: I:\stable-diffusion-webui-forge\models\ControlNetPreprocessor Loading weights [31e35c80fc] from I:/stable-diffusion-webui/models/...