ControlNet ti aiuta a fare mani perfette con Stable Diffusion 1.5
In Breve
ControlNet è un modo semplice per ottimizzare Stable Diffusion.
Può essere utilizzato per sviluppare modelli per un migliore controllo SD.
ControlNet è open-source e può essere utilizzato insieme a WebUI per ottenere Stable Diffusion.
L'unica cosa con cui i generatori di intelligenza artificiale da testo a immagine hanno lottato sono le mani. Mentre le immagini sono generalmente impressionanti, le mani lo sono meno, con dita superflue, articolazioni stranamente piegate e una chiara mancanza di comprensione di come dovrebbero apparire le mani da parte dell'IA. Tuttavia, questo non deve essere il caso, poiché il nuovo prodotto ControlNet è qui per aiutarti Stable Diffusion creare mani perfette e dall'aspetto realistico.
ControlNet è una nuova tecnologia che consente di utilizzare uno schizzo, un contorno, una profondità o una mappa normale per guidare i neuroni in base a Stable Diffusion 1.5. Ciò significa che ora puoi avere mani quasi perfette su qualsiasi modello 1.5 personalizzato, purché tu abbia la guida giusta. ControlNet può essere pensato come uno strumento rivoluzionario, che consente agli utenti di avere il massimo controllo sui propri progetti.
Per ottenere mani impeccabili, utilizzare l'estensione A1111 con ControlNet, in particolare il modulo Depth. Quindi, scatta alcuni selfie ravvicinati delle tue mani e caricali nella scheda txt2img dell'interfaccia utente di ControlNet. Quindi crea un semplice suggerimento per modellare i sogni, come "opera d'arte fantasy, uomo vichingo che mostra le mani in primo piano" e sperimenta la potenza di ControlNet. La sperimentazione con il modulo Depth, l'estensione A1111 e la scheda txt2img dell'interfaccia utente ControlNet si tradurrà in mani belle e dall'aspetto realistico.
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ControlNet stesso converte l'immagine che gli viene data in profondità, normali o uno schizzo in modo che in seguito possa essere utilizzata come modello. Ma, ovviamente, puoi caricare direttamente la tua mappa di profondità o i tuoi schizzi. Ciò consente la massima flessibilità durante la creazione di una scena 3D, consentendo di concentrarsi sullo stile e sulla qualità dell'immagine finale.
Ti consigliamo vivamente di guardare l'eccellente Esercitazione ControlNet che Aitrepreneur ha recentemente pubblicato.
ControlNet migliora notevolmente il controllo su Stable Diffusioncapacità di immagine a immagine di
Sebbene il Stable Diffusion può creare immagini dal testo, può anche creare grafica da modelli. Questa pipeline da immagine a immagine viene utilizzata di frequente migliorare le foto generate o produrre nuove immagini da zero utilizzando i modelli.
Mentre Stable Diffusion 2.0 offre la possibilità di utilizzare i dati di profondità di un'immagine come modello, il controllo su questo processo è piuttosto limitato. Questo approccio non è supportato dalla versione precedente, 1.5, che è ancora comunemente utilizzata a causa dell'enorme numero di modelli personalizzati, tra le altre ragioni.
I pesi di ogni blocco da Stable Diffusion vengono copiati da ControlNet in una variante addestrabile e in una variante bloccata. La forma bloccata mantiene le capacità del modello di diffusione pronto per la produzione, mentre la variante addestrabile può apprendere nuove condizioni per la sintesi delle immagini mediante la messa a punto con piccoli set di dati.
Stable Diffusion funziona con tutti i modelli ControlNet e offre un controllo notevolmente maggiore sull'IA generativa. Il team fornisce campioni di diverse varianti di persone in pose fisse, nonché varie foto di interni basate sulla disposizione spaziale del modello e variazioni delle immagini degli uccelli.
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Circa l'autore
Damir è il team leader, il product manager e l'editore di Metaverse Post, che copre argomenti come AI/ML, AGI, LLM, Metaverse e Web3campi correlati. I suoi articoli attirano un vasto pubblico di oltre un milione di utenti ogni mese. Sembra essere un esperto con 10 anni di esperienza in SEO e marketing digitale. Damir è stato menzionato in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e altre pubblicazioni. Viaggia tra Emirati Arabi Uniti, Turchia, Russia e CSI come nomade digitale. Damir ha conseguito una laurea in fisica, che secondo lui gli ha fornito le capacità di pensiero critico necessarie per avere successo nel panorama in continua evoluzione di Internet.
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