ControlNet hilft Ihnen dabei, perfekte Hände zu machen Stable Diffusion 1.5
In Kürze
ControlNet ist eine einfache Möglichkeit zur Feinabstimmung Stable Diffusion.
Es kann verwendet werden, um Modelle für eine bessere SD-Steuerung zu entwickeln.
ControlNet ist Open Source und kann in Verbindung mit WebUIs verwendet werden, um dies zu erreichen Stable Diffusion.
Das Einzige, womit Text-zu-Bild-KI-Generatoren zu kämpfen haben, sind die Hände. Während die Bilder im Allgemeinen beeindruckend sind, sind es die Hände weniger, mit überflüssigen Fingern, seltsam gebogenen Gelenken und einem offensichtlichen Mangel an Verständnis seitens der KI dafür, wie Hände aussehen sollen. Dies muss jedoch nicht der Fall sein, da das neue ControlNet-Produkt hier Abhilfe schafft Stable Diffusion Erstellen Sie perfekte, realistisch aussehende Hände.
ControlNet ist eine neue Technologie, die es Ihnen ermöglicht, eine Skizze, einen Umriss, eine Tiefenkarte oder eine Normalkarte zu verwenden, um Neuronen basierend darauf zu führen Stable Diffusion 1.5. Das bedeutet, dass Sie jetzt jedes 1.5-Zoll-Custom-Modell nahezu perfekt in den Händen halten können, solange Sie die richtige Anleitung haben. ControlNet kann als revolutionäres Tool betrachtet werden, das Benutzern die ultimative Kontrolle über ihre Designs ermöglicht.
Um makellose Hände zu erzielen, verwenden Sie die A1111-Erweiterung mit ControlNet, insbesondere das Tiefenmodul. Nehmen Sie dann ein paar Nahaufnahmen von Ihren Händen auf und laden Sie sie auf die Registerkarte „txt2img“ der ControlNet-Benutzeroberfläche hoch. Erstellen Sie dann eine einfache Traumformer-Eingabeaufforderung wie „Fantasie-Kunstwerk, Wikinger zeigt Hände in Nahaufnahme“ und experimentieren Sie mit der Leistungsfähigkeit von ControlNet. Das Experimentieren mit dem Depth-Modul, der A1111-Erweiterung und dem txt2img-Tab der ControlNet-UIs führt zu schönen und realistisch aussehenden Händen.
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ControlNet selbst wandelt das Bild, das es erhält, in Tiefe, Normalen oder eine Skizze um, damit es später als Modell verwendet werden kann. Aber natürlich können Sie auch direkt eigene Tiefenkarten oder Skizzen hochladen. Dies ermöglicht maximale Flexibilität beim Erstellen einer 3D-Szene, sodass Sie sich auf den Stil und die Qualität des endgültigen Bildes konzentrieren können.
Wir empfehlen Ihnen dringend, sich das Exzellente anzusehen ControlNet-Tutorial die Aitrepreneur kürzlich veröffentlicht hat.
ControlNet verbessert die Kontrolle erheblich Stable DiffusionBild-zu-Bild-Fähigkeiten
Obwohl Stable Diffusion kann Bilder aus Text erstellen, es kann auch Grafiken aus Vorlagen erstellen. Diese Bild-zu-Bild-Pipeline wird häufig verwendet Generierte Fotos verbessern oder erstellen Sie mithilfe von Vorlagen neue Bilder von Grund auf neu.
Während Stable Diffusion 2.0 bietet die Möglichkeit, Tiefendaten aus einem Bild als Vorlage zu verwenden, die Kontrolle über diesen Prozess ist jedoch recht eingeschränkt. Dieser Ansatz wird von der früheren Version 1.5 nicht unterstützt, die unter anderem aufgrund der enormen Anzahl an benutzerdefinierten Modellen immer noch häufig verwendet wird.
Die Gewichte jedes Blocks von Stable Diffusion werden von ControlNet in eine trainierbare Variante und eine gesperrte Variante kopiert. Die blockierte Form behält die Fähigkeiten des produktionsbereiten Diffusionsmodells bei, während die trainierbare Variante durch Feinabstimmung mit winzigen Datensätzen neue Bedingungen für die Bildsynthese erlernen kann.
Stable Diffusion funktioniert mit allen ControlNet-Modellen und bietet deutlich mehr Kontrolle über die generative KI. Das Team stellt Beispiele verschiedener Variationen von Menschen in festen Posen sowie verschiedene Innenfotos bereit, die auf der räumlichen Anordnung des Modells und Variationen von Vogelbildern basieren.
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Über den Autor
Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
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