ControlNet helpt u perfecte handen te maken met Stable Diffusion 1.5
In het kort
ControlNet is een gemakkelijke manier om te finetunen Stable Diffusion.
Het kan worden gebruikt om modellen te ontwikkelen voor betere SD-controle.
ControlNet is open-source en kan in combinatie met WebUI's worden gebruikt Stable Diffusion.
Het enige waar tekst-naar-beeld AI-generatoren mee worstelen, zijn handen. Hoewel afbeeldingen over het algemeen indrukwekkend zijn, zijn de handen dat minder, met overbodige vingers, vreemd gebogen gewrichten en een duidelijk gebrek aan begrip van hoe handen eruit zouden moeten zien van de kant van AI. Dit hoeft echter niet het geval te zijn, aangezien het nieuwe ControlNet-product hier is om te helpen Stable Diffusion creëer perfecte, realistisch ogende handen.
ControlNet is een nieuwe technologie waarmee u een schets, schets, diepte of normale kaart kunt gebruiken om neuronen op basis van te begeleiden Stable Diffusion 1.5. Dit betekent dat je nu bijna perfecte handen hebt op elk custom 1.5-model, zolang je maar de juiste begeleiding hebt. ControlNet kan worden gezien als een revolutionaire tool waarmee gebruikers de ultieme controle hebben over hun ontwerpen.
Gebruik voor vlekkeloze handen de A1111-extensie met ControlNet, met name de dieptemodule. Maak vervolgens een paar close-up selfies van uw handen en upload ze naar het tabblad txt2img van de ControlNet UI. Maak vervolgens een eenvoudige droomvormer-prompt, zoals 'fantasiekunstwerk, Viking-man die handen van dichtbij laat zien', en experimenteer met de kracht van ControlNet. Experimenteren met de Depth-module, A1111-extensie en ControlNet UI's txt2img-tabblad zal resulteren in mooie en realistisch ogende handen.
ControlNet zet het gegeven beeld zelf om naar diepte, normalen of een schets zodat het later als model gebruikt kan worden. Maar u kunt natuurlijk ook direct uw eigen dieptekaart of schetsen uploaden. Dit zorgt voor maximale flexibiliteit bij het maken van een 3D-scène, zodat u zich kunt concentreren op de stijl en kwaliteit van het uiteindelijke beeld.
We raden u ten zeerste aan om naar het uitstekende te kijken ControlNet-zelfstudie dat Aitrepreneur onlangs heeft gepubliceerd.
ControlNet verbetert de controle aanzienlijk Stable Diffusion's beeld-naar-beeld mogelijkheden
Hoewel Stable Diffusion kan afbeeldingen maken van tekst, het kan ook afbeeldingen maken van sjablonen. Deze beeld-naar-beeld pijplijn wordt vaak gebruikt om verbeter gegenereerde foto's of maak nieuwe afbeeldingen vanaf het begin met behulp van sjablonen.
Terwijl Stable Diffusion 2.0 biedt de mogelijkheid om dieptegegevens uit een afbeelding als sjabloon te gebruiken, de controle over dit proces is vrij beperkt. Deze benadering wordt niet ondersteund door de eerdere versie, 1.5, die onder meer nog steeds veel wordt gebruikt vanwege het enorme aantal aangepaste modellen.
De gewichten van elk blok vanaf Stable Diffusion worden door ControlNet gekopieerd naar een trainbare variant en een vergrendelde variant. De geblokkeerde vorm behoudt de mogelijkheden van het productieklare diffusiemodel, terwijl de trainbare variant nieuwe voorwaarden voor beeldsynthese kan leren door fijnafstemming met kleine datasets.
Stable Diffusion werkt met alle ControlNet-modellen en biedt aanzienlijk meer controle over de generatieve AI. Het team biedt voorbeelden van verschillende variaties van mensen in vaste houdingen, evenals verschillende interieurfoto's op basis van de ruimtelijke opstelling van het model en variaties op vogelafbeeldingen.
Lees meer over AI:
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
Meer artikelen
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
