前言Hello，大家好，言川又来写教程啦！！这是一篇继《外婆都能看懂的StableDiffusion入门教程》教程之后的一篇文章，如果你还没有安装并了解 Stablediffusion 这个软件，那么你一定要先去看看入门教程的文章，然后安装 StableDiffusion。一、Controlnet（图像精准控制）是什么？ControlNet是一个用于控制AI图像生成的插件。它使用了一种称为"ConditionalGenerativeAdversarialNetworks"（条件生成对抗网络）的技术来生成图像。与传统的生成对抗网络不同，ControlNet允许用户对生成的图像进行精细的控制。这使
近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。不过仅凭文本来控制图像的生成往往得不到想要的结果，比如具体的人物姿势、面部表情等很难用文本指定。图片 最近，谷歌发布了MediaPipeDiffusion插件，可以在移动设备上运行「可控文本到图像生成」的低成本解决方案，支持现有的预训练扩散模型及其低秩自适应（LoRA）变体 背景知识基于扩散模型的图像生成过程可以认为是一个迭代去噪过程。从噪声图像开始，在每个步骤中，扩散模型会逐渐对图像进行降噪以生成符合目标概念的图像，将文本提示作为条件可以大大提升图像生成的效果。对于文本到图像
哈喽，各位小伙伴们大家好，有一段时间没更新了，最近的AI绘画圈呀，可谓是一天一个黑科技。这不，最近controlnet插件更新了，我也是马上就下载下来用了一下。好家伙，不用不知道啊，一用吓一跳。废话不多说，直接上才艺，这是我用最新的版本，也就是controlnet1.1版本使用lineart功能使用少量tag生成的图片，可以说是一目了然啊 当然了，我是批量跑图的，因为我的显卡并不是很好，所以只能批量跑图，然后选其中质量最好的，然后进行二次加工。下面是我使用到的tag词以及批量跑图的结果，也列出来给大家做一个参考。tagprompt: 1girl,greyhair,redeyes,putyour
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/131591887论文：AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModelsControlNet是神经网络结构，用于控制预训练的大型扩散模型，以支持额外的输入条件。ControlNet以端到端的方式学习任务特定的条件，即使训练数据集很小（1.配置ControlNet扩展ControlNet模型-Huggingface:https://huggingface.co/l
目录一、“不会开发游戏的AI工具制作者不是好博士” 二、ControlNet出现的背景三、什么是ControlNet？四、「神采PromeAI」的诞生五、总结去年DALLE2，StableDiffusion等文-图底层大模型发布带动了应用层的发展，出现了一大批爆款产品，被认为是”AI绘画元年“。目光再转到今年，在隔壁ChatGPT风头一时无二的时候，ControlNet的出现再次把大家的注意力移到了AI绘画生成上面。一、“不会开发游戏的AI工具制作者不是好博士”在科普ControlNet之前，有必要先介绍一下他的作者。目前正在斯坦福读博的中国人张吕敏（LvminZhang），2021年才毕业于
本文概要接上篇【StableDiffusion】ControlNet基本教程（三），本篇再介绍两个ControlNet常见的基本用法：控制人物动作和建筑/室内生成。让人物摆出特定的动作，这是ControlNet最神级的操作！这意味着可以自定义姿势，这意味着AI绘图正式进入自主可控的世代！而建筑/室内设计生成则给做设计的小伙伴带来更多灵感，并且减少渲染等很多重复、繁琐的工作，帮助设计师更专注于设计本身。目录本文概要3.5控制人物动作3.6建筑/室内生成3.5控制人物动作（1）openposeeditor插件安装①打开扩展（Extension）标签②点击从网址安装（InstallfromURL）③
目录1.ControlNet安装 2.预处理模型安装 预处理模型（annotator）下载链接： 预处理模型安装地址： 3.ControlNet模型下载 Controlnet模型下载地址：Controlnet模型安装目录： 注：（若无“sd-webui-controlnet”文件夹，则说明第一步未成功，请重复第一步） 1.ControlNet安装 将ControlNet安装网址输入到“扩展”中的“从网址安装”中： Hunter0725/SdWebuiControlnet·极狐GitLab(jihulab.com)https://jihulab.com/hunter0725/sd-webui-c
接上篇【StableDiffusion】ControlNet基本教程（一），本篇介绍两个ControlNet常见的基本用法，更多用法欢迎关注博主，博主还会更新更多有趣的内容。3.ControlNet基本用法3.1漫画线稿上色（1）上传需要处理的图像（DropImageHereorClicktoUpload）（2）启用ControlNet，在“预处理（Preprocessor）”中选择“canny”，在“模型（Model）”中选择和预处理一致的“control_canny”（不知道启用、预处理、模型以及后面提到的ControlNet的操作参数在哪的，请翻看上一篇博文【StableDiffusio
(十六)AIGC、AI绘画、SD-WebUI、本地部署、Stable-Diffusion本地模型、最新Controlnet扩展1、简介AI绘画的工具网站很多，大部分收费/限制数量，而且速度很慢，如果部署本地的模型，不仅免费无限制、还可以提高出图效率，随意生成自己想象中的图，部署中发现有各种各样的环境配置问题，无法正确运行。本博整理了SD-WebUI的整合包(Windows环境下)，包括启动器、Python环境、常用模型、、最新Controlnet扩展组件，汉化扩展、咒语范例等。直接下载解压即可一键使用，自动升级、非常方便。地址：https://pan.baidu.com/s/1POsEFkyR
1、通过url安装controlnet插件1）extensions→installfromURL→install然后填入：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet2）installed→applyandrestartUI2、下载模型下载controlnet模型（50G左右）到 E:\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models目录下：lllyasviel/ControlNetatmain把所有8个模型放到models文件夹下3、查看controlnet插件4、使用c
