stable diffusion的ControlNet怎么用?(含:插件介绍和安装教程)

你好,我是Stable Diffusion中文网的小编。今天,我们将深入探讨Stable Diffusion的ControlNet扩展,以及如何使用这一强大的工具来控制AI图像和视频中的对象。ControlNet是一项由斯坦福大学研究人员开发的创新性技术,将Stable Diffusion提升到一个全新的水平,使其不仅仅是一个玩具,而是一个商业项目的利器。

ControlNet:Stable Diffusion 的扩展 ControlNet可以被看作是一种稳定扩散微调方法,其核心原理是将可训练的网络模块附加到稳定扩散模型的U-Net中。稳定扩散模型本身的权重在训练过程中保持不变,而ControlNet的附加模块才会被训练和微调。这一独特的设计使得我们能够根据各种条件,如边缘检测、草图处理或人体姿势,轻松控制图像的生成过程。因此,ControlNet赋予了创作者更多的自由和创造力,使他们能够实现更具个性和创新的图像和视频生成。

stable diffusion的ControlNet怎么用?(含:插件介绍和安装教程)

安装 ControlNet 在开始使用ControlNet之前,您需要进行安装。首先,您可以在GitHub上找到ControlNet扩展的链接(https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet)。将这个链接填入扩展的安装选项中,并在安装完成后,不要忘记点击“Apply and restart UI”。

接下来,您需要将ControlNet模型文件(.pt、.pth、.ckpt或.safetensors)放入”models/ControlNet”文件夹中。然后,打开”txt2img”或”img2img”选项卡,并输入您的提示。点击“刷新模型”以选择要使用的ControlNet模型。如果您没有看到模型选项,可以尝试重新加载或重新启动webui。最后,您可以上传您的图像并选择适当的预处理器,然后点击完成。

目前,ControlNet支持完整型号和修剪型号,您可以使用提供的工具从原始.pth文件中提取ControlNet。此外,您还可以访问预训练模型,以便更快地开始使用ControlNet(https://huggingface.co/lllyasvi)。

发挥创造力 ControlNet为创作者提供了前所未有的创造力和控制能力。它不仅可以用于图像生成,还可以应用于视频处理,从而让您在项目中实现更多创意和创新。不再受限于传统的生成模型,Stable Diffusion的ControlNet将AI技术推向了一个新的高度,使得商业项目和艺术创作更加令人兴奋和富有创意。

在Stable Diffusion中文网,我们将继续为您带来有关ControlNet和其他创新技术的最新资讯和教程。无论您是一个创作者,一个开发者,还是一个对AI技术感兴趣的人,我们都希望通过我们的内容,帮助您更好地理解和应用这些令人振奋的技术。

现在,您已经了解了ControlNet的基本使用方法和潜力,不妨开始探索并释放您的创造力吧!在这个充满机会和创新的时代,ControlNet将成为您的得力助手,帮助您实现更多惊人的项目。

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