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Stable Diffusion進(jìn)階教程!AI圖像生成控制技巧大揭秘
發(fā)布時(shí)間：2024-06-14 19:36:20 瀏覽量：177次
ControlNet 是一款強(qiáng)大的工具，能夠通過添加額外控制條件，提升AI圖像生成的可控性和精度。
最新版本ControlNet 1.1增加了更多預(yù)處理器和模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)更充足，性能更優(yōu)。詳細(xì)信息可參考作者的GitHub文檔：點(diǎn)擊查看
ControlNet靈活應(yīng)用，不僅支持單模型，還能多模型聯(lián)合使用。掌握ControlNet的原理方法，對(duì)提高圖片生成效果大有裨益。
一、ControlNet 單模型應(yīng)用
1. 線稿上色
方法：通過ControlNet邊緣檢測(cè)或線稿提取模型，提取線稿后進(jìn)行著色和風(fēng)格化。
應(yīng)用模型：Canny、SoftEdge、Lineart。
Canny邊緣檢測(cè)：
Canny能很好識(shí)別圖像邊緣輪廓，使用前需正確設(shè)置預(yù)處理器和模型。
- 展開ControlNet面板，上傳參考圖，勾選Enable啟用。
- 選擇預(yù)處理器Canny，模型選擇control_v11p_sd15_canny。
- 勾選Allow Preview允許預(yù)覽，生成預(yù)覽。
其它參數(shù)包括Control Weight、Starting Control Step、Ending Control Step等，可根據(jù)需求調(diào)整。
Canny 示例：
SoftEdge軟邊緣檢測(cè)：
SoftEdge是HED邊緣檢測(cè)升級(jí)版，保留更多細(xì)節(jié)，可防止生成圖像不良內(nèi)容。
SoftEdge 示例：
Lineart精細(xì)線稿提?。?/span>
Lineart提取更細(xì)致豐富，有三種預(yù)處理器模式可選擇。
Lineart 示例：
2. 涂鴉成圖
方法：使用ControlNet的Scribble模型提取涂鴉圖后進(jìn)行著色和風(fēng)格化。
應(yīng)用模型：Scribble。
Scribble示例：
Scribble手動(dòng)涂鴉示例：
3. 建筑/室內(nèi)設(shè)計(jì)
方法：利用ControlNet的MLSD模型提取建筑線條后再生成圖像。
應(yīng)用模型：MLSD。
MLSD示例：
4. 顏色控制畫面
方法：使用ControlNet的Seg模型，標(biāo)注不同區(qū)塊顏色和結(jié)構(gòu)控制畫面構(gòu)圖。
應(yīng)用模型：Seg。
Seg示例：
5. 背景替換
方法：利用ControlNet的Depth_leres模型移除背景后替換新背景。
應(yīng)用模型：Depth。
Depth_leres示例：
6. 圖片指令
方法：使用ControlNet的Pix2Pix模型對(duì)圖片進(jìn)行指令式變換。
應(yīng)用模型：ip2p。
Pix2Pix示例：
7. 風(fēng)格遷移
方法：使用ControlNet的Shuffle模型遷移參考圖風(fēng)格到生成圖。
應(yīng)用模型：Shuffle。
Shuffle示例：
8. 色彩繼承
方法：使用ControlNet的t2iaColor模型將參考圖色彩應(yīng)用到生成圖上。
應(yīng)用模型：Color。
Color示例：
9. 角色三視圖
方法：使用ControlNet的OpenPose模型識(shí)別人物姿態(tài)后生成圖片。
應(yīng)用模型：OpenPose。
OpenPose角色三視圖示例：
10. 圖片光源控制
方法：在img2img模式下，使用ControlNet的Depth模型控制圖片光源。
應(yīng)用模型：Depth。
二、ControlNet 多模型組合應(yīng)用
ControlNet還支持多模型組合使用，對(duì)圖像進(jìn)行多條件控制，更加靈活強(qiáng)大。
1. 人物和背景分別控制
方法：設(shè)置兩個(gè)ControlNet，一個(gè)控制人物姿態(tài)，另一個(gè)控制背景，通過權(quán)重調(diào)節(jié)確保準(zhǔn)確識(shí)別人物姿態(tài)。
應(yīng)用模型：OpenPose、Seg、Depth。
2. 三維重建
方法：通過Depth和Normalbae模型識(shí)別三維目標(biāo)后重新構(gòu)建。
應(yīng)用模型：Depth、Normalbae。
3. 更精準(zhǔn)的圖片風(fēng)格化
方法：使用Lineart和Depth模型更準(zhǔn)確地提取圖片結(jié)構(gòu)并保留細(xì)節(jié)。
應(yīng)用模型：Lineart、Depth。
4. 更精準(zhǔn)的圖片局部重繪
方法：使用Canny和Inpaint模型對(duì)圖片進(jìn)行更精準(zhǔn)的局部重繪。
應(yīng)用模型：Canny、Inpaint。
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