canny:预处理器模型类型 pth:模型文件格式(都要带上后缀yaml的配置文件才是完整的) 了解各个功能可进入ControlNet-v1-1-nightly网址:https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightly.git
如果您正在使用“法线映射”，则可以跳过此步骤Low VRAM:这将减缓ETA进程，但有助于使用更少的计算空间(显存小于6 GB VRAM建议使用)Guess Mode:ControlNet自动识别图像(不需要提示和负面提示)与选定的预处理器，但是这个效果不一定好 调整大小模式提供了调整ControlNet大小和上传图像的纵横比。Envelope (Outer Fit):...
CONTROLNET V1.1.410 Stable Diffusion WebUI版本—控制类型详解 深度（Depth）ControlNet的Depth模式是一种功能，它可以帮助用户生成深度图，即图像中各个场景区域的距离图。在Depth模式中，用户可以通过多种预处理器进行深度图的生成，例如”depth_midas”和”depth_leres”等。这些预处理器可以将原图进行区域划分，...
选择需要处理的图像,并将其上传到ControlNet中。 在Depth选项卡中选择合适的预处理器,例如”depth_midas”或”depth_leres”。 点击”启动”、”Pixel Perfect”和”Allow Preview”按钮,此时ControlNet会自动对图像进行处理,并生成深度图。 从预览图中可以看到处理后的深度图效果,此时可以输入关键词并生成新的图像。
兔兔科技发布ControlNet中的Lineart模型是一个用于生成各种写实物体的线稿或素描的深度学习模型。它可以接收各种写实物体的线稿或素描(使用原图,再使用颜色反转的预处理器也可以出线稿),预处理器是lineart_realistic和lineart_coarse。有条件的同学,可以拿自家小孩画的画作为底子,再使用lineart模型生成图片。
方法是打开 Stable Dissusion WebUI 前端页面,进入“扩展插件”-“从网址安装”,在“扩展插件的git仓库网址”中输入:https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet,然后点击“安装”,待安装完成后重启 SD WebUI。各种 ControlNet 模型和预处理器一般会在首次使用时自动下载安装 ...
在ControlNet中的OpenPose模型中，Dw_OpenPose_Full预处理器是一种预处理工具，用于将输入图像转换为OpenPose模型可以处理的格式。即：优先处理姿势数据。具体来说，Dw_OpenPose_Full预处理器可以自动检测图像中的人物，并将人物的关键点检测结果保存在一个json文件中。这个json文件包含了每个关键点的坐标信息，可以用于...
ControlNet中segmentation模型的seg_ofade20k预处理器是一种基于深度学习的图像分割算法,它可以将输入的图像进行精细的分割,并识别出图像中的不同物体和内容。该算法主要基于ADE20K数据集进行训练,可以应用于各种图像分割任务中,例如对图像中的动物、植物、人造物品等进行精准分割。
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet,下载zip文件,解压到extensions路径。 #下载主模型,每个模型包括两个文件:.pth和.yaml,放到extensions\sd-webui-controlnet/models文件夹。 #下载预处理器模型放到extensions > sd-webui-controlnet > annotator。将整个download文件夹放在这里。
兔兔科技发布ControlNet中的Lineart模型是一个用于生成各种写实物体的线稿或素描的深度学习模型。它可以接收各种写实物体的线稿或素描(使用原图,再使用颜色反转的预处理器也可以出线稿),预处理器是lineart_realistic和lineart_coarse。有条件的同学,可以拿自家小孩画的画作为底子,再使用lineart模型生成图片。