ControlNet Membantu Anda Membuat Tangan Sempurna Dengan Stable Diffusion 1.5
Singkatnya
ControlNet adalah cara mudah untuk menyempurnakan Stable Diffusion.
Ini dapat digunakan untuk mengembangkan model untuk kontrol SD yang lebih baik.
ControlNet adalah sumber terbuka dan dapat digunakan bersama dengan WebUI untuk mencapainya Stable Diffusion.
Satu hal yang dihadapi generator AI teks-ke-gambar adalah tangan. Sementara gambar umumnya mengesankan, tangan kurang begitu, dengan jari yang berlebihan, sendi yang bengkok aneh, dan kurangnya pemahaman yang jelas tentang seperti apa tangan yang seharusnya terlihat di bagian AI. Namun, ini tidak harus terjadi, karena produk ControlNet baru ada di sini untuk membantu Stable Diffusion buat tangan yang sempurna dan tampak realistis.
ControlNet adalah teknologi baru yang memungkinkan Anda menggunakan sketsa, garis besar, kedalaman, atau peta normal untuk memandu neuron berdasarkan Stable Diffusion 1.5. Ini berarti Anda sekarang dapat memiliki tangan yang hampir sempurna pada model 1.5 khusus apa pun selama Anda memiliki panduan yang tepat. ControlNet dapat dianggap sebagai alat revolusioner, memungkinkan pengguna untuk memiliki kendali penuh atas desain mereka.
Untuk mendapatkan tangan yang sempurna, gunakan ekstensi A1111 dengan ControlNet, khususnya modul Kedalaman. Kemudian, ambil beberapa selfie close-up dari tangan Anda dan unggah ke tab txt2img ControlNet UI. Kemudian buat prompt pembentuk mimpi sederhana, seperti "karya seni fantasi, pria Viking menunjukkan tangan dari dekat", dan bereksperimenlah dengan kekuatan ControlNet. Eksperimen dengan modul Kedalaman, ekstensi A1111, dan tab txt2img UI ControlNet akan menghasilkan tangan yang indah dan terlihat realistis.
| Postingan yang direkomendasikan: Shutterstock memberi penghargaan kepada seniman yang berkontribusi pada model AI generatif |
ControlNet sendiri mengonversi gambar yang diberikan ke depth, normals, atau sketch agar nantinya bisa digunakan sebagai model. Tapi, tentu saja, Anda bisa langsung mengupload peta kedalaman atau sketsa Anda sendiri. Ini memungkinkan fleksibilitas maksimum saat membuat pemandangan 3D, memungkinkan Anda untuk fokus pada gaya dan kualitas gambar akhir.
Kami sangat menyarankan Anda melihat yang terbaik Tutorial ControlNet yang baru-baru ini dipublikasikan oleh Aitrepreneur.
ControlNet sangat meningkatkan kontrol atas Stable Diffusionkemampuan gambar-ke-gambar
Meskipun Stable Diffusion dapat membuat gambar dari teks, juga dapat membuat grafik dari template. Pipa gambar-ke-gambar ini sering digunakan untuk menyempurnakan foto yang dihasilkan atau hasilkan gambar baru dari awal menggunakan template.
Sementara Stable Diffusion 2.0 menawarkan kemampuan untuk menggunakan data kedalaman dari gambar sebagai template, kontrol atas proses ini cukup terbatas. Pendekatan ini tidak didukung oleh versi sebelumnya, 1.5, yang masih umum digunakan karena banyaknya model kustom, antara lain.
Bobot setiap blok dari Stable Diffusion disalin oleh ControlNet menjadi varian yang dapat dilatih dan varian yang dikunci. Bentuk yang diblokir mempertahankan kemampuan model difusi siap-produksi, sedangkan varian yang dapat dilatih dapat mempelajari kondisi baru untuk sintesis gambar dengan menyempurnakan set data kecil.
Stable Diffusion bekerja dengan semua model ControlNet dan menawarkan kontrol yang jauh lebih besar atas AI generatif. Tim memberikan sampel beberapa variasi orang dalam pose tetap, serta berbagai foto interior berdasarkan tata ruang model dan variasi gambar burung.
Baca lebih lanjut tentang AI:
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
lebih artikel
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
