来源：https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightlyControlNet1.1与ControlNet1.0具有完全相同的体系结构,ControlNet1.1包括所有以前的模型，具有改进的稳健性和结果质量,并添加了几个新模型。模型命名规则更新从ControlNet1.1开始，我们开始使用标准ControlNet命名规则(SCNNRs)来命名所有模型，作者希望这个命名规则能够提升用户体验。ControlNet1.1包括14个模型（11个生产就绪模型、2个实验模型和1个未完成模型）：control_v11p_sd15_cannycontro

大家好，我是程序员晓晓。今天我们重点对tile模型的预处理器进行一个详细的讲解。一.Tile模型预处理器介绍点击ControlNet插件Tile模型下的预处理下拉菜单，会看到Tile模型对应的预处理器有几个选项。blur_gaussian：高斯模糊，主要用于调整景深用的tile_colorfix:保持图片布局的同时固定图片的颜色tile_colorfix+sharp:保持图片布局的同时固定图片的颜色，并做一些锐化tile_resample:仅保持图片布局，颜色会进行一些变化。二.tile模型预处理器blur_gaussian****预处理blur_gaussian主要用于调整图片的模糊度。这里

尽管用于生成图像的大模型已经成为计算机视觉和图形学的基础，但令人惊讶的是，分层内容生成或透明图像（是指图像的某些部分是透明的，允许背景或者其他图层的图像通过这些透明部分显示出来）生成领域获得的关注极少。这与市场的实际需求形成了鲜明对比。大多数视觉内容编辑软件和工作流程都是基于层的，严重依赖透明或分层元素来组合和创建内容。来自斯坦福大学的研究者提出了一种「latenttransparency（潜在透明度）」方法，使得经过大规模预训练的潜在扩散模型能够生成透明图像以及多个透明图层。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.17113.pdf论文标题：TransparentI

“绝不是简单的抠图。”ControlNet作者最新推出的一项研究受到了一波高度关注——给一句prompt，用StableDiffusion可以直接生成单个或多个透明图层（PNG）！例如来一句：头发凌乱的女性，在卧室里。Womanwithmessyhair,inthebedroom.可以看到，AI不仅生成了符合prompt的完整图像，就连背景和人物也能分开。而且把人物PNG图像放大细看，发丝那叫一个根根分明。再看一个例子：燃烧的柴火，在一张桌子上，在乡下。Burningfirewood,onatable,inthecountryside.同样，放大“燃烧的火柴”的PNG，就连火焰周边的黑烟都能分

StableDiffusion中的ControlNet是一种用于控制图像生成过程的技术，它可以指导模型生成特定风格、内容或属性的图像。下面是关于ControlNet的界面参数的详细解释：低显存模式是一种在深度学习任务中用于处理显存受限设备的技术。在这种模式下，模型会对输入图像进行一些调整或者采用一些技巧，以减少所需的显存占用，从而使模型能够在显存受限的设备上运行。完美匹配像素是指在图像处理或生成任务中，模型生成的图像能够尽可能地匹配输入图像的像素值。这意味着生成的图像在像素级别上与输入图像非常相似，保留了输入图像的细节和结构。这种匹配可以通过调整模型架构、损失函数或训练策略来实现。Upload

文章目录前言StablediffusionWebUI配置环境下载stablediffusionwebui安装torch和torchvision克隆GFPGAN、CLIP、open_clip、stable_diffusion、taming-transformers、k-diffussion、CodeFormer、BLIP等仓库安装ControlNet插件前言StableDiffusion是目前图像生成领域的大杀器，ControlNet的目标就是添加额外的条件来控制最后的生成图像，包括边缘检测、深度估计、分割、姿势估计、涂鸦等功能。StablediffusionWebUI配置环境首先需要安装Ana

《AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModels》目录1.背景介绍2.原理详解2.1Controlnet2.2用于StableDiffusion的ControlNet2.3训练2.4推理3.实验结果3.1定性结果3.2消融实验3.3和之前结果比较 3.4数据集大小的影响4.结论1.背景介绍        StableDiffusion大模型的开源，使得AI绘画的应用变得空前火热。虽然StableDiffusion生成的图片质量远超以往的GAN，VAE等，但还达不到精细化可控生成的目的。文本到图像模型在控制图像的空间构图方面是有限的；

ControlNet用处ControlNet是一个用于机器人控制的高度模块化的、灵活的开源框架，它支持各种传感器、执行器和通信协议。ControlNet可以用于各种应用领域，包括但不限于：工业自动化：ControlNet可以用于工业自动化系统中，如装配线、包装和搬运等任务。它可以帮助实现高效、精确和可靠的机器人控制，从而提高生产效率和产品质量。无人驾驶：ControlNet可用于无人驾驶车辆的控制系统，支持各种传感器（如雷达、激光雷达和摄像头）的数据采集和处理，以及执行机构（如电机和制动器）的控制。它可以实现自动驾驶、路径规划和障碍物检测等功能。家庭自动化：ControlNet可用于家庭自动化

ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。sd-webui-controlnet下载地址：GitHub-Mikubill/sd-webui-controlnet:WebUIextensionforControlNetWebUIextensionforControlNet.ContributetoMikubill/sd-webui-controlnetdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet安装ControlNet插件打开WebUI界面

不得不说，现在拍写真真是“简单到放肆”了。真人不用出镜，不用费心凹姿势、搞发型，只需一张本人图像，等待几秒钟，就能获得7种完全不同风格：仔细看，造型/pose全都给你整得明明白白，并且原图直出修也不用修了。这搁以前，不得在写真馆耗上至少整整一天，把咱和摄影师、化妆师都累个半死不活。以上，便是一个叫做InstantID AI的厉害之处。除了现实写真，它还能整点“非人类的”：比如猫头猫身，但仔细看又有你的脸部特征。各种虚拟风格就更不用说了：像style2，真人直接变石像。当然，输入石像也能直接变：对了，还能进行俩人脸融合的高能操作，看看20%的杨幂+80%的泰勒长什么样：一张图无限高质量变身，可是