कंट्रोलनेट आपको बेहतरीन हाथ बनाने में मदद करता है Stable Diffusion 1.5
संक्षेप में
कंट्रोलनेट फाइन-ट्यून करने का एक आसान तरीका है Stable Diffusion.
इसका उपयोग बेहतर एसडी नियंत्रण के लिए मॉडल विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
कंट्रोलनेट ओपन-सोर्स है और इसे प्राप्त करने के लिए वेबयूआई के साथ संयोजन में उपयोग किया जा सकता है Stable Diffusion.
टेक्स्ट-टू-इमेज एआई जेनरेटर जिस एक चीज से जूझ रहे हैं, वह है हाथ। जबकि छवियां आम तौर पर प्रभावशाली होती हैं, हाथ उतने प्रभावशाली नहीं होते, अनावश्यक उंगलियां, अजीब तरह से मुड़े हुए जोड़ और एआई की ओर से हाथों को कैसा दिखना चाहिए, इसकी स्पष्ट कमी है। हालाँकि, ऐसा होना ज़रूरी नहीं है, क्योंकि नया कंट्रोलनेट उत्पाद मदद के लिए यहाँ है Stable Diffusion परिपूर्ण, यथार्थवादी दिखने वाले हाथ बनाएं।
कंट्रोलनेट एक नई तकनीक है जो आपको न्यूरॉन्स को निर्देशित करने के लिए एक स्केच, रूपरेखा, गहराई या सामान्य मानचित्र का उपयोग करने की अनुमति देती है Stable Diffusion 1.5. इसका मतलब यह है कि जब तक आपके पास सही मार्गदर्शन है तब तक आप किसी भी कस्टम 1.5 मॉडल पर लगभग सही हाथ रख सकते हैं। कंट्रोलनेट को एक क्रांतिकारी उपकरण माना जा सकता है, जो उपयोगकर्ताओं को अपने डिज़ाइन पर अंतिम नियंत्रण रखने की अनुमति देता है।
निर्दोष हाथ प्राप्त करने के लिए, कंट्रोलनेट के साथ A1111 एक्सटेंशन का उपयोग करें, विशेष रूप से डेप्थ मॉड्यूल। फिर, अपने हाथों की कुछ क्लोज़-अप सेल्फ़ी लें और उन्हें ControlNet UI के txt2img टैब पर अपलोड करें। फिर एक साधारण ड्रीम शेपर प्रॉम्प्ट बनाएं, जैसे "काल्पनिक कलाकृति, हाथों को क्लोजअप दिखाते हुए वाइकिंग मैन," और कंट्रोलनेट की शक्ति के साथ प्रयोग करें। डेप्थ मॉड्यूल, A1111 एक्सटेंशन, और ControlNet UIs txt2img टैब के साथ प्रयोग करने से सुंदर और यथार्थवादी दिखने वाले हाथ मिलेंगे।
कंट्रोलनेट स्वयं उस छवि को परिवर्तित करता है जिसे वह गहराई, मानदंड या एक स्केच में देता है ताकि बाद में इसे एक मॉडल के रूप में इस्तेमाल किया जा सके। लेकिन, निश्चित रूप से, आप सीधे अपना खुद का डेप्थ मैप या स्केच अपलोड कर सकते हैं। यह 3D दृश्य बनाते समय अधिकतम लचीलेपन की अनुमति देता है, जिससे आप अंतिम छवि की शैली और गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
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कंट्रोलनेट नियंत्रण में काफी सुधार करता है Stable Diffusionकी छवि-से-छवि क्षमताएं
हालांकि Stable Diffusion यह टेक्स्ट से छवियां बना सकता है, यह टेम्प्लेट से ग्राफ़िक्स भी बना सकता है। इस छवि-से-छवि पाइपलाइन का उपयोग अक्सर किया जाता है जेनरेट की गई तस्वीरों को बेहतर बनाएं या टेम्प्लेट का उपयोग करके स्क्रैच से नई छवियां बनाएं।
जबकि Stable Diffusion 2.0 एक छवि से गहराई से डेटा को टेम्पलेट के रूप में उपयोग करने की क्षमता प्रदान करता है, इस प्रक्रिया पर नियंत्रण काफी प्रतिबंधित है। यह दृष्टिकोण पुराने संस्करण, 1.5 द्वारा समर्थित नहीं है, जो अन्य कारणों के अलावा कस्टम मॉडल की भारी संख्या के कारण अभी भी आमतौर पर उपयोग किया जाता है।
प्रत्येक ब्लॉक का वजन से Stable Diffusion कंट्रोलनेट द्वारा एक प्रशिक्षण योग्य संस्करण और एक लॉक किए गए संस्करण में कॉपी किया जाता है। अवरुद्ध रूप उत्पादन-तैयार प्रसार मॉडल की क्षमताओं को बनाए रखता है, जबकि प्रशिक्षित संस्करण छोटे डेटा सेट के साथ फाइन-ट्यूनिंग द्वारा चित्र संश्लेषण के लिए नई स्थितियों को सीख सकता है।
Stable Diffusion सभी कंट्रोलनेट मॉडल के साथ काम करता है और जेनरेटिव एआई पर काफी अधिक नियंत्रण प्रदान करता है। टीम निश्चित मुद्रा में लोगों की कई विविधताओं के नमूने प्रदान करती है, साथ ही मॉडल की स्थानिक व्यवस्था और पक्षी छवियों की विविधताओं के आधार पर विभिन्न आंतरिक तस्वीरें भी प्रदान करती है।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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