ControlNet lo ayuda a lograr manos perfectas con Stable Diffusion 1.5
En Resumen
ControlNet es una manera fácil de ajustar Stable Diffusion.
Se puede utilizar para desarrollar modelos para un mejor control SD.
ControlNet es de código abierto y se puede usar junto con WebUI para lograr Stable Diffusion.
Lo único con lo que los generadores de IA de texto a imagen han estado luchando son las manos. Si bien las imágenes son generalmente impresionantes, las manos lo son menos, con dedos superfluos, articulaciones extrañamente dobladas y una clara falta de comprensión de cómo se supone que deben lucir las manos por parte de AI. Sin embargo, este no tiene por qué ser el caso, ya que el nuevo producto ControlNet está aquí para ayudar Stable Diffusion Crea manos perfectas y realistas.
ControlNet es una nueva tecnología que le permite usar un croquis, contorno, profundidad o mapa normal para guiar las neuronas en función de Stable Diffusion 1.5. Esto significa que ahora puede tener manos casi perfectas en cualquier modelo 1.5 personalizado, siempre que tenga la orientación adecuada. Se puede pensar en ControlNet como una herramienta revolucionaria, que permite a los usuarios tener el máximo control sobre sus diseños.
Para lograr manos impecables, use la extensión A1111 con ControlNet, específicamente el módulo de profundidad. Luego, tome algunas selfies de primer plano de sus manos y cárguelas en la pestaña txt2img de la interfaz de usuario de ControlNet. A continuación, cree un mensaje de modelado de sueños sencillo, como "obra de arte de fantasía, hombre vikingo mostrando un primer plano de las manos", y experimente con el poder de ControlNet. La experimentación con el módulo de profundidad, la extensión A1111 y la pestaña txt2img de la interfaz de usuario de ControlNet dará como resultado manos hermosas y de aspecto realista.
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El propio ControlNet convierte la imagen que se le da a profundidad, normales o boceto para que luego pueda usarse como modelo. Pero, por supuesto, puede cargar directamente su propio mapa de profundidad o bocetos. Esto permite la máxima flexibilidad al crear una escena 3D, lo que le permite concentrarse en el estilo y la calidad de la imagen final.
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ControlNet mejora en gran medida el control sobre Stable DiffusionCapacidades de imagen a imagen de
Aunque Stable Diffusion puede crear imágenes a partir de texto, también puede crear gráficos a partir de plantillas. Esta canalización de imagen a imagen se utiliza con frecuencia para mejorar las fotos generadas o producir nuevas imágenes desde cero utilizando plantillas.
Aunque la Stable Diffusion 2.0 ofrece la capacidad de usar datos de profundidad de una imagen como plantilla, el control sobre este proceso es bastante restringido. Este enfoque no es compatible con la versión anterior, 1.5, que todavía se usa comúnmente debido a la enorme cantidad de modelos personalizados, entre otras razones.
Los pesos de cada bloque de Stable Diffusion son copiados por ControlNet en una variante entrenable y una variante bloqueada. La forma bloqueada mantiene las capacidades del modelo de difusión listo para la producción, mientras que la variante entrenable puede aprender nuevas condiciones para la síntesis de imágenes mediante el ajuste fino con pequeños conjuntos de datos.
Stable Diffusion funciona con todos los modelos ControlNet y ofrece un control considerablemente mayor sobre la IA generativa. El equipo proporciona muestras de varias variaciones de personas en poses fijas, así como varias fotografías de interiores basadas en la disposición espacial del modelo y variaciones de imágenes de aves.
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Sobre el Autor
Damir es el líder del equipo, gerente de producto y editor en Metaverse Post, que cubre temas como AI/ML, AGI, LLM, Metaverse y Web3-campos relacionados. Sus artículos atraen una audiencia masiva de más de un millón de usuarios cada mes. Parece ser un experto con 10 años de experiencia en SEO y marketing digital. Damir ha sido mencionado en Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto y otras publicaciones. Viaja entre los Emiratos Árabes Unidos, Turquía, Rusia y la CEI como nómada digital. Damir obtuvo una licenciatura en física, que él cree que le ha dado las habilidades de pensamiento crítico necesarias para tener éxito en el panorama siempre cambiante de Internet.
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