تساعدك ControlNet على صنع أيدي مثالية Stable Diffusion 1.5
في سطور
تعد ControlNet طريقة سهلة للضبط الدقيق Stable Diffusion.
يمكن استخدامه لتطوير نماذج للتحكم بشكل أفضل في SD.
برنامج ControlNet مفتوح المصدر ويمكن استخدامه مع WebUIs لتحقيقه Stable Diffusion.
الشيء الوحيد الذي واجهته مولدات الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى صورة هو الأيدي. في حين أن الصور مثيرة للإعجاب بشكل عام ، فإن الأيدي أقل من ذلك ، بأصابع زائدة عن الحاجة ، ومفاصل منحنية بشكل غريب ، ونقص واضح في فهم الشكل الذي من المفترض أن تبدو عليه الأيدي من جانب الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، لا يجب أن يكون هذا هو الحال ، حيث أن منتج ControlNet الجديد موجود هنا للمساعدة Stable Diffusion إنشاء أيدي مثالية واقعية المظهر.
ControlNet هي تقنية جديدة تسمح لك باستخدام رسم تخطيطي أو مخطط تفصيلي أو عمق أو خريطة عادية لتوجيه الخلايا العصبية بناءً على Stable Diffusion 1.5 هذا يعني أنه يمكنك الآن الحصول على أيدي مثالية تقريبًا على أي طراز 1.5 مخصص طالما أن لديك التوجيه الصحيح. يمكن اعتبار ControlNet أداة ثورية تتيح للمستخدمين التحكم المطلق في تصميماتهم.
لتحقيق أيدي خالية من العيوب ، استخدم امتداد A1111 مع ControlNet ، وتحديداً وحدة العمق. بعد ذلك ، التقط بعض الصور الذاتية عن قرب ليديك وقم بتحميلها على علامة التبويب txt2img في ControlNet UI. ثم أنشئ موجهًا بسيطًا لمشكل الأحلام ، مثل "عمل فني خيالي ، رجل الفايكنج يظهر الأيدي عن قرب" ، واختبر قوة ControlNet. ستؤدي تجربة وحدة العمق وامتداد A1111 وعلامة تبويب txt2img الخاصة بواجهة التحكم ControlNet إلى أيدي جميلة وواقعية المظهر.
تقوم ControlNet نفسها بتحويل الصورة التي تم إعطاؤها إلى العمق أو الأعراف أو الرسم التخطيطي بحيث يمكن استخدامها لاحقًا كنموذج. ولكن ، بالطبع ، يمكنك تحميل خريطة العمق أو الرسومات التخطيطية الخاصة بك مباشرةً. يتيح ذلك أقصى قدر من المرونة عند إنشاء مشهد ثلاثي الأبعاد ، مما يتيح لك التركيز على نمط وجودة الصورة النهائية.
نقترح بشدة أن تنظر إلى الامتياز البرنامج التعليمي ControlNet التي نشرتها Aitrepreneur مؤخرًا.
تعمل ControlNet على تحسين التحكم بشكل كبير في ملفات Stable Diffusionإمكانيات الصورة إلى الصورة
بالرغم ان Stable Diffusion قد تنشئ صورًا من نصوص ، ويمكنها أيضًا إنشاء رسومات من القوالب. يتم استخدام خط الأنابيب هذا من صورة إلى صورة بشكل متكرر تحسين الصور التي تم إنشاؤها أو إنتاج صور جديدة من البداية باستخدام القوالب.
بينما Stable Diffusion يوفر الإصدار 2.0 القدرة على استخدام بيانات العمق من الصورة كقالب ، والتحكم في هذه العملية مقيد تمامًا. هذا الأسلوب غير مدعوم من الإصدار السابق ، 1.5 ، والذي لا يزال شائع الاستخدام بسبب العدد الهائل من النماذج المخصصة ، من بين أسباب أخرى.
أوزان كل كتلة من Stable Diffusion يتم نسخها بواسطة ControlNet إلى متغير قابل للتدريب ومتغير مغلق. يحافظ النموذج المحظور على إمكانات نموذج الانتشار الجاهز للإنتاج ، في حين أن المتغير القابل للتدريب يمكن أن يتعلم ظروفًا جديدة لتركيب الصورة عن طريق الضبط الدقيق باستخدام مجموعات البيانات الصغيرة.
Stable Diffusion يعمل مع جميع طرز ControlNet ويوفر قدرًا أكبر من التحكم في الذكاء الاصطناعي التوليدي. يقدم الفريق عينات من العديد من الأشكال المختلفة للأشخاص في أوضاع ثابتة ، بالإضافة إلى صور داخلية متنوعة بناءً على الترتيب المكاني للنموذج وأشكال صور الطيور.
اقرأ المزيد عن الذكاء الاصطناعي:
إخلاء المسئولية
تتماشى مع المبادئ التوجيهية لمشروع الثقةيرجى ملاحظة أن المعلومات المقدمة في هذه الصفحة ليس المقصود منها ولا ينبغي تفسيرها على أنها نصيحة قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية أو أي شكل آخر من أشكال المشورة. من المهم أن تستثمر فقط ما يمكنك تحمل خسارته وأن تطلب مشورة مالية مستقلة إذا كانت لديك أي شكوك. لمزيد من المعلومات، نقترح الرجوع إلى الشروط والأحكام بالإضافة إلى صفحات المساعدة والدعم المقدمة من جهة الإصدار أو المعلن. MetaversePost تلتزم بتقارير دقيقة وغير متحيزة، ولكن ظروف السوق عرضة للتغيير دون إشعار.
نبذة عن الكاتب
دامير هو قائد الفريق ومدير المنتج والمحرر في Metaverse Post، تغطي موضوعات مثل AI / ML و AGI و LLMs و Metaverse و Web3-حقول ذات صله. تجذب مقالاته جمهورًا هائلاً يزيد عن مليون مستخدم كل شهر. يبدو أنه خبير يتمتع بخبرة 10 سنوات في تحسين محركات البحث والتسويق الرقمي. تم ذكر دامير في Mashable، Wired، Cointelegraphو The New Yorker و Inside.com و Entrepreneur و BeInCrypto ومنشورات أخرى. يسافر بين الإمارات العربية المتحدة وتركيا وروسيا ورابطة الدول المستقلة كبدو رقمي. حصل دامير على درجة البكالوريوس في الفيزياء ، والذي يعتقد أنه منحه مهارات التفكير النقدي اللازمة للنجاح في المشهد المتغير باستمرار للإنترنت.
المزيد من المقالات
دامير هو قائد الفريق ومدير المنتج والمحرر في Metaverse Post، تغطي موضوعات مثل AI / ML و AGI و LLMs و Metaverse و Web3-حقول ذات صله. تجذب مقالاته جمهورًا هائلاً يزيد عن مليون مستخدم كل شهر. يبدو أنه خبير يتمتع بخبرة 10 سنوات في تحسين محركات البحث والتسويق الرقمي. تم ذكر دامير في Mashable، Wired، Cointelegraphو The New Yorker و Inside.com و Entrepreneur و BeInCrypto ومنشورات أخرى. يسافر بين الإمارات العربية المتحدة وتركيا وروسيا ورابطة الدول المستقلة كبدو رقمي. حصل دامير على درجة البكالوريوس في الفيزياء ، والذي يعتقد أنه منحه مهارات التفكير النقدي اللازمة للنجاح في المشهد المتغير باستمرار للإنترنت.
