Tinutulungan ka ng ControlNet na Gumawa ng Perpektong Mga Kamay Stable Diffusion 1.5
Sa madaling sabi
Ang ControlNet ay isang madaling paraan upang maayos Stable Diffusion.
Maaari itong magamit upang bumuo ng mga modelo para sa mas mahusay na kontrol sa SD.
Ang ControlNet ay open-source at maaaring gamitin kasabay ng mga WebUI upang makamit Stable Diffusion.
Ang isang bagay na pinaghirapan ng mga text-to-image AI generator ay ang mga kamay. Bagama't ang mga larawan sa pangkalahatan ay kahanga-hanga, ang mga kamay ay hindi gaanong, na may labis na mga daliri, kakaibang baluktot na mga kasukasuan, at isang malinaw na kawalan ng pag-unawa sa kung ano ang dapat na hitsura ng mga kamay sa bahagi ng AI. Gayunpaman, hindi ito kailangang mangyari, dahil narito ang bagong produkto ng ControlNet upang tumulong Stable Diffusion lumikha ng perpekto, makatotohanang hitsura ng mga kamay.
Ang ControlNet ay isang bagong teknolohiya na nagbibigay-daan sa iyong gumamit ng sketch, outline, depth, o normal na mapa upang gabayan ang mga neuron batay sa Stable Diffusion 1.5. Nangangahulugan ito na maaari ka na ngayong magkaroon ng halos perpektong mga kamay sa anumang custom na 1.5 na modelo hangga't mayroon kang tamang gabay. Ang ControlNet ay maaaring isipin bilang isang rebolusyonaryong tool, na nagpapahintulot sa mga user na magkaroon ng ganap na kontrol sa kanilang mga disenyo.
Upang makamit ang walang kamali-mali na mga kamay, gamitin ang A1111 extension na may ControlNet, partikular ang Depth module. Pagkatapos, kumuha ng ilang close-up na selfie ng iyong mga kamay at i-upload ang mga ito sa tab na txt2img ng ControlNet UI. Pagkatapos ay gumawa ng simpleng dream shaper prompt, tulad ng "fantasy artwork, Viking man na nagpapakita ng mga kamay nang malapitan," at mag-eksperimento sa kapangyarihan ng ControlNet. Ang eksperimento gamit ang Depth module, A1111 extension, at ControlNet UIs txt2img tab ay magreresulta sa maganda at makatotohanang hitsura ng mga kamay.
| Inirerekomendang post: Ginagantimpalaan ng Shutterstock ang mga artist na nag-aambag sa mga generative na modelo ng AI |
Kino-convert mismo ng ControlNet ang imahe na ibinibigay nito sa depth, normals, o sketch para mamaya ay magamit ito bilang isang modelo. Ngunit, siyempre, maaari mong direktang i-upload ang iyong sariling depth map o sketch. Nagbibigay-daan ito para sa maximum na kakayahang umangkop kapag gumagawa ng 3D na eksena, na nagbibigay-daan sa iyong tumuon sa estilo at kalidad ng panghuling larawan.
Lubos naming iminumungkahi na tingnan mo ang mahusay Tutorial sa ControlNet na nai-publish kamakailan ng Aitrepreneur.
Ang ControlNet ay lubos na nagpapabuti ng kontrol sa Stable Diffusionmga kakayahan ng image-to-image ni
Bagaman Stable Diffusion maaaring lumikha ng mga larawan mula sa teksto, maaari rin itong lumikha ng mga graphics mula sa mga template. Ang pipeline ng image-to-image na ito ay madalas na ginagamit pahusayin ang nabuong mga larawan o gumawa ng mga bagong larawan mula sa simula gamit ang mga template.
Habang Stable Diffusion 2.0 ay nag-aalok ng kakayahang gumamit ng malalim na data mula sa isang imahe bilang isang template, ang kontrol sa prosesong ito ay lubos na pinaghihigpitan. Ang diskarte na ito ay hindi suportado ng mas naunang bersyon, 1.5, na karaniwang ginagamit pa rin dahil sa napakalaking bilang ng mga custom na modelo, bukod sa iba pang mga dahilan.
Ang mga timbang ng bawat bloke mula sa Stable Diffusion ay kinopya ng ControlNet sa isang masanay na variant at isang naka-lock na variant. Pinapanatili ng naka-block na form ang mga kakayahan ng production-ready diffusion model, samantalang ang nasanay na variant ay maaaring matuto ng mga bagong kundisyon para sa picture synthesis sa pamamagitan ng fine-tuning gamit ang maliliit na set ng data.
Stable Diffusion gumagana sa lahat ng mga modelo ng ControlNet at nag-aalok ng higit na kontrol sa generative AI. Ang koponan ay nagbibigay ng mga sample ng ilang mga pagkakaiba-iba ng mga tao sa mga nakapirming pose, pati na rin ang iba't ibang mga panloob na larawan batay sa spatial na pag-aayos ng modelo at mga pagkakaiba-iba ng mga imahe ng ibon.
Magbasa pa tungkol sa AI:
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Si Damir ang pinuno ng pangkat, tagapamahala ng produkto, at editor sa Metaverse Post, sumasaklaw sa mga paksa gaya ng AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse, at Web3-mga kaugnay na larangan. Ang kanyang mga artikulo ay umaakit ng napakalaking madla na mahigit sa isang milyong user bawat buwan. Mukhang isa siyang eksperto na may 10 taong karanasan sa SEO at digital marketing. Nabanggit si Damir sa Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, at iba pang publikasyon. Naglalakbay siya sa pagitan ng UAE, Turkey, Russia, at ng CIS bilang digital nomad. Nakamit ni Damir ang bachelor's degree sa physics, na pinaniniwalaan niyang nagbigay sa kanya ng mga kritikal na kasanayan sa pag-iisip na kailangan para maging matagumpay sa pabago-bagong tanawin ng internet.
Mas marami pang artikulo
Si Damir ang pinuno ng pangkat, tagapamahala ng produkto, at editor sa Metaverse Post, sumasaklaw sa mga paksa gaya ng AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse, at Web3-mga kaugnay na larangan. Ang kanyang mga artikulo ay umaakit ng napakalaking madla na mahigit sa isang milyong user bawat buwan. Mukhang isa siyang eksperto na may 10 taong karanasan sa SEO at digital marketing. Nabanggit si Damir sa Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, at iba pang publikasyon. Naglalakbay siya sa pagitan ng UAE, Turkey, Russia, at ng CIS bilang digital nomad. Nakamit ni Damir ang bachelor's degree sa physics, na pinaniniwalaan niyang nagbigay sa kanya ng mga kritikal na kasanayan sa pag-iisip na kailangan para maging matagumpay sa pabago-bagong tanawin ng internet.
