2023 年 2 月 16 日

ControlNet 帮助您打造完美双手 Stable Diffusion 1.5

发布时间：16 年 2023 月 4 日上午 30:16 更新日期：2023 年 3 月 43 日上午 XNUMX:XNUMX

简单来说

ControlNet 是一种简单的微调方法 Stable Diffusion.

它可用于开发模型以更好地控制 SD。

ControlNet 是开源的，可以与 WebUI 结合使用来实现 Stable Diffusion.

文本到图像的人工智能生成器一直在努力解决的一件事是人手。虽然图像通常令人印象深刻，但手就不那么令人印象深刻了，手指多余，关节弯曲奇怪，而且人工智能显然缺乏对手应该是什么样子的理解。然而，情况并非必须如此，因为新的 ControlNet 产品可以为您提供帮助 Stable Diffusion 打造完美、逼真的双手。

ControlNet 是一项新技术，允许您使用草图、轮廓、深度或法线贴图来引导基于以下内容的神经元： Stable Diffusion 1.5. 这意味着只要您有正确的指导，您现在就可以几乎完美地操作任何定制 1.5 模型。 ControlNet 可以被认为是一种革命性的工具，允许用户对其设计拥有最终的控制权。

要实现完美无瑕的双手，请使用带 ControlNet 的 A1111 扩展，特别是深度模块。然后，拍几张手部特写自拍并将它们上传到 ControlNet UI 的 txt2img 选项卡。然后创建一个简单的梦想塑造者提示，例如“奇幻艺术作品，维京人近距离展示双手”，并体验 ControlNet 的强大功能。使用 Depth 模块、A1111 扩展和 ControlNet UI 的 txt2img 选项卡进行实验将产生漂亮逼真的手。

ControlNet 本身将提供给它的图像转换为深度、法线或草图，以便以后可以将其用作模型。但是，当然，您可以直接上传自己的深度图或草图。这在创建 3D 场景时提供了最大的灵活性，使您能够专注于最终图像的风格和质量。

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ControlNet 极大地提高了对 Stable Diffusion的图像到图像功能

尽管 Stable Diffusion 可以从文本创建图像，也可以从模板创建图形。这种图像到图像的管道经常用于增强生成的照片或使用模板从头开始制作新图像。

而 Stable Diffusion 2.0 提供了使用图像深度数据作为模板的功能，但对此过程的控制相当有限。早期版本 1.5 不支持这种方法，但由于自定义模型数量庞大等原因，该方法仍被广泛使用。

每个块的权重来自 Stable Diffusion 由 ControlNet 复制为可训练变体和锁定变体。块形式保留了可用于生产的扩散模型的功能，而可训练的变体可以通过使用微小数据集进行微调来学习图像合成的新条件。

掌控 Stable DiffusionControlNet 大大增强了图像到图像的能力

Stable Diffusion 可与所有 ControlNet 模型配合使用，并提供对生成式 AI 的更多控制。该团队提供了几种固定姿势的人物样本，以及基于模型空间布置和鸟类图像变化的各种室内照片。

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关于作者

Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。