文章主题:稳定扩散, Controlnet 预处理器, Scribble 模型, Object type

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StableDiffusion|Controlnet预处理器合集

part 1 Scribble/Sketch的实操使用

【原理介绍】

这一个功能,和图生图的涂鸦功能一样

可以将自己随便画的东西放进去,通过输入关键词,得到有着一样线条的照片

【效果展示】-麦克多娜Ai自制

原图Scribble处理后

【实操部分】

controlnet的模型选择:

预处理器:Scribble 模型:Scribble

【引导图】

【提示词】

girl,flowers,cute rabbit

Magic Forest,tree house

City view

part 2 Segmentation(语义分割绘制)的实操使用

【 Segmentation原理介绍】

Segmentation简单来说,就是预处理器标记参考图像中的对象类型。

下面是一个正在运行的分割处理器。

【引导图】

【提示词】

Iron man,dog,building,tree,cars,grass

【采样器的适用范围】

原图 seg_ufade20kseg_ofade20kseg_ofcoco

总的来看,Ofade20k在处理室内较为精细的小型物体上表现更为出色;而Ofcoco则更适用于室外的较大物体。随着时间推移,Ufade20k逐渐被Ofcoco所替代。

part 3 Shuffle的实操使用

【shuffle原理介绍】

Shuffle预处理器与其他预处理器有所不同,其特性在于随机性,而这种随机性会受到种子值的影响。在处理过程中,该预处理器会根据输入参考图像的配色进行调整,从而生成相应的图像结果。

在实际应用中,通常会同时采用随机预处理器和随机播放控制模型,以便充分发挥它们的各自优势。然而,在某些情况下,仅使用随机控制模型也是可行的,而无需借助随机预处理器。

输入图像(原图)shufffle预处理器Shuffle 预处理器+shuffle模型仅使用 Shuffle(预处理器:无)

【实操部分】

controlnet的模型选择:

预处理器:Shuffle 模型:Shuffle

【引导图】

【提示词】

Living room

Modern interior design

Minimalist decor

Cozy living room

Chic home office

part 4 Instruct P2P 的实操使用

【 Instruct P2P原理介绍】

可以通过运用指令式提示词(如 make Y into X 等等,具体示例如下圖中所示),实现对圖片的直接指令控制。

【实操部分】

controlnet的模型选择:

预处理器: none 模型: P2P

【引导图】

Make him into Trump

Make it into pink

Make it into winter style

part 5 结尾

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