A ControlNet ajuda você a fazer mãos perfeitas com Stable Diffusion 1.5
Em Breve
ControlNet é uma maneira fácil de ajustar Stable Diffusion.
Ele pode ser usado para desenvolver modelos para melhor controle SD.
ControlNet é de código aberto e pode ser usado em conjunto com WebUIs para alcançar Stable Diffusion.
A única coisa com a qual os geradores de IA de conversão de texto em imagem têm lutado são as mãos. Embora as imagens sejam geralmente impressionantes, as mãos são menos impressionantes, com dedos supérfluos, articulações estranhamente dobradas e uma clara falta de compreensão de como as mãos devem parecer por parte da IA. No entanto, isso não precisa ser o caso, pois o novo produto ControlNet está aqui para ajudar Stable Diffusion crie mãos perfeitas e realistas.
ControlNet é uma nova tecnologia que permite usar um esboço, contorno, profundidade ou mapa normal para guiar os neurônios com base em Stable Diffusion 1.5. Isso significa que agora você pode ter mãos quase perfeitas em qualquer modelo 1.5 personalizado, desde que tenha a orientação correta. O ControlNet pode ser considerado uma ferramenta revolucionária, permitindo que os usuários tenham o máximo controle sobre seus projetos.
Para obter mãos perfeitas, use a extensão A1111 com ControlNet, especificamente o módulo Depth. Em seguida, tire algumas selfies em close de suas mãos e carregue-as na guia txt2img da interface do usuário ControlNet. Em seguida, crie um prompt de modelador de sonho simples, como “arte de fantasia, homem viking mostrando as mãos em close” e experimente o poder do ControlNet. A experimentação com o módulo Depth, a extensão A1111 e a guia txt2img da interface do usuário ControlNet resultará em mãos bonitas e de aparência realista.
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O próprio ControlNet converte a imagem que lhe é dada em profundidade, normais ou esboço para que posteriormente possa ser utilizado como modelo. Mas, é claro, você pode carregar diretamente seu próprio mapa de profundidade ou esboços. Isso permite flexibilidade máxima ao criar uma cena 3D, permitindo que você se concentre no estilo e na qualidade da imagem final.
Sugerimos fortemente que você olhe para o excelente Tutorial ControlNet que Aitrepreneur publicou recentemente.
O ControlNet melhora muito o controle sobre Stable Diffusioncapacidades de imagem para imagem do
Apesar Stable Diffusion pode criar imagens a partir de texto, mas também pode criar gráficos a partir de modelos. Esse pipeline de imagem para imagem é frequentemente usado para melhorar fotos geradas ou produza novas imagens a partir do zero usando modelos.
Enquanto Stable Diffusion 2.0 oferece a capacidade de usar dados de profundidade de uma imagem como modelo, o controle sobre esse processo é bastante restrito. Essa abordagem não é suportada pela versão anterior, 1.5, que ainda é comumente usada devido ao grande número de modelos personalizados, entre outros motivos.
Pesos de cada bloco de Stable Diffusion são copiados pelo ControlNet em uma variante treinável e uma variante bloqueada. A forma bloqueada mantém as capacidades do modelo de difusão pronto para produção, enquanto a variante treinável pode aprender novas condições para a síntese de imagens por meio do ajuste fino com pequenos conjuntos de dados.
Stable Diffusion funciona com todos os modelos ControlNet e oferece consideravelmente mais controle sobre a IA generativa. A equipe fornece amostras de diversas variações de pessoas em poses fixas, bem como várias fotos de interiores com base no arranjo espacial do modelo e variações de imagens de pássaros.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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