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SD入门教程六:ControlNet基础入门
文章介绍了ControlNet如何在Stable Diffusion中通过图片结构信息(如简笔画、蒙版、边缘信息)控制图片生成,比直接使用prompt效果更佳。ControlNet与Stable Diffusion结合,通过输入控制参数(如线稿图、深度图等)及辅助模型,生成更精准、具体的图片。同时,文章提供了ControlNet的安装(界面安装和GitHub安装)和使用方法,包括在文生图和图生图界面找到ControlNet操作区域,并详细说明了ControlNet的操作区域功能和参数调整。最后,文章预告了后续将介绍常用控制类型及其应用场景模板。
 2024-10-18
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在使用 Stable Diffusion 的时候,你可能会希望控制构图,但通过 prompt 调整,效果并不会特别好。而 ControlNet 则是通过图片的结构信息来控制模型生成的图片。这里的结构信息,可以是简笔画,也可以是一张图片的蒙版,甚至是一张图片的边缘信息。这些信息都可以通过 ControlNet 来控制模型生成的图片。

从上图可以看到,我们在使用 ControlNet 的时候,会先将 text prompt 和图片一起输入到 ControlNet 的模型中,然后 ControlNet 的模型会生成一张 latent 图片,这张图片会作为 Conditioning 和最开始的 prompt 一起再输入到 Stable Diffusion 模型中,从而影响模型生成的图片。

通俗的讲,就是输入一些额外的控制参数,然后通过所对应的辅助模型(ControlNet专用模型)去控制图片的生成结果,这些控制参数可以是线稿图,深度图,人体姿态图,法线图等。有了这些控制参数以及辅助模型,比我们直接用提示词去生成图片输出的结果会更加精准、具体。

总结:提示词负责生成图片的内容,ControlNet负责生成图片的结构,模型负责生成图的风格。


!安装!


安装ControlNet方法还是挺多的,如下几种方案:

方案一:界面安装

1.     

进入SDWebUI,在主导航栏找到扩展(extension)页签;

2.     

扩展页签下找到“从网址安装”,;

3.     

在这个页签下有个” 扩展的git 仓库网址”,把ControlNetGitHub项目地址:https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet,复制到输入框内;

4.     

点安装就OK了,安装完成后记得重启WebUI

方案二:GitHub安装

1.     

进入项目地址:https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet,找到绿色的code按钮;

2.     

点击后按钮下方会延展出一个小窗口,在这个小窗口底部找到”DownloadZIP按钮“,点击下载;

3.     

下载后是一个压缩包,把解压后的文件夹拖入SD目录下的”extensions“文件夹内即可。


!使用!


那么,安装了之后,在哪里可以找到controlnet呢?

文生图和图生图界面都能找到controlnet的操作区域;

在这个操作区域为3大板块:

1.     

ControlNet单元页签:一个页签代表一个ControlNet,其中包含控制类型、参数调整、上传图片等,可同时开启多个,有些应用场景需要开启多个叠加使用,比如,艺术二维码,艺术字等;

2.     

上传图片区域:上传图片作为控制参考图(每种控制类型所需参考图都不一样,后面几期会讲到);批量处理需输入文件夹的路径;

3.     

控制类型分类选择,每个分类都会有一套预设的模板其中包含预处启用开关、低显存模式、完美像素模式、预览、预处理器、模型、权重、引导时机、控制模式、缩放模式及参数等,

1.      启用:启动开关,必开;

2.      低显存模式:显存6G以下必开,加速用的;

3.      完美像素模式:新手必开,老手可以自己调整参数;

4.      允许预览:打开后,可以查看控制类型预处理器的效果图,比如,选择一个canny控制类型,那么它的效果就是把原图处理成类线稿图,如下图。

5.      控制权重:值越大选中的控制类型效果越强,值越小则反之;

6.      引导介入时机:这里其实是生成图片进度百分比的值,比如:设置值为0.1的话那么这个控制类型在生成进度到达10%的时候启动;

7.      引导终止时机:如上,比如:设置值为0.8的话就是在进度80%的时候终止,剩下的20%的进度由图像模型进行生成。

如何开启多个Controlnet,按下图操作步骤进行


!总结!


这一篇我们把ControlNet的原理,如何安装、如何使用都讲了一遍。下一篇我们讲一些常用的控制类型,由于这些控制类型繁多,涉及的参数也相当复杂,我计划通过多篇文章来逐一解析,同时还会分享一些实用的应用场景模板,方便大家使用。感谢您看完这篇。

出自:https://mp.weixin.qq.com/s/GAfD4c7zZ875boEPdYm9hQ

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评论
1 评论
丑八怪2024/10/18 10:09:45
泪目了,这简直是AI绘画界的福音!ControlNet让Stable Diffusion如虎添翼,那些曾经只能幻想中的画面,现在通过简单的线条和轮廓就能精准呈现,仿佛亲手触达了创意的无限可能。每一步安装指导都那么贴心,即便是技术小白也能轻松上手,感受到科技带来的艺术革命。期待后续的控制类型和应用场景模板,相信它们会开启更多令人惊叹的创作之旅!?
20秒读懂全文
伴读
# 1. 一句话总结文章摘要
ControlNet通过图片结构信息控制Stable Diffusion模型生成图片,提升生成图片的精准度和具体性,文章介绍了ControlNet的原理、安装及使用方法。

# 2. 生成关键词和可能相关的关键词
关键词:ControlNet, Stable Diffusion, 图片生成, 构图控制, 结构信息, 辅助模型, latent
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