Стабильная диффузия — один из наиболее часто используемых генераторов изображений в мире. Учитывая нынешнюю популярность технологии, тысячи людей одновременно создают разные изображения. Сегодня мы сосредоточимся на чем-то более нишевом. Вот как использовать стабильную диффузию ControlNet!
Знаменитая модель Stable Diffusion, известная созданием потрясающих изображений, стирающих границу между реальным и искусственным, является основой, на которой построена ControlNet. Но что отличает ControlNet, так это его новаторская способность понимать ваш художественный смысл.
Теперь вы можете управлять композицией, стилем и содержимым конечного изображения, добавляя дополнительную информацию вместе с вектором шума. Вот как использовать стабильную диффузию ControlNet!
Как использовать стабильную диффузию Controlnet на ПК
Бежать Стабильная диффузия ControlNet, вам понадобится копия модели и графический процессор (GPU). Сайт Stable Diffusion предлагает бесплатную загрузку модели. Затем модель можно использовать для создания изображений путем подачи текста или изображений.
Если вы хотите сгенерировать изображение собаки на фоне городского пейзажа, вы можете использовать следующую подсказку:
«Собака сидит на тротуаре под дождем и смотрит на улицу».
Или вы также можете дать ему изображение для работы, и если вы знаете, как использовать ControlNet Stable Diffusion, вы также получите выгоду от его функции преобразования изображения в изображение!
Что такое стабильное распространение Controlnet и как его использовать?
Затем модель создаст подходящее изображение на основе предоставленного текста или изображения. Выбор модели может быть использован для изменения стиля и качества конечного изображения. С помощью ControlNet Stable Diffusion можно изменить множество параметров, в том числе:
- Ширина
- Высота
- Шкала CFG
- Количество партий
- Размер партии и многое другое
Что такое стабильное распространение ControlNet?
ControlNet Stable Diffusion, уникальный метод искусственного интеллекта для синтеза изображений, предлагает непревзойденный точный контроль над создаваемыми изображениями. ControlNet предлагает новую степень контроля, позволяя пользователям вводить в модель дополнительные данные, такие как текстовые подсказки или визуальные эффекты.
Дополнительные данные могут повлиять на структуру, внешний вид и содержание конечного изображения. Эта модель основана на стабильной диффузии, модели диффузии, используемой для создания высококачественных фотографий. Если вы знаете, как использовать Controlnet Stable Diffusion, вы можете воспользоваться следующими функциями:
- Создайте визуальные представления текстовых подсказок: Например, вы можете нарисовать кошку, играющую с клубком пряжи.
- Создайте изображения, которые очень похожи на данное изображение: Вы можете, например, создать пейзажное изображение, похожее на то, что изображено на вашем любимом произведении искусства.
- Создавайте фотографии, очень похожие на работы определенного художника: Например, вы можете создать картину, которая кажется написанной Винсентом Ван Гогом.
- Создавайте визуальные эффекты, отражающие эстетику определенной модели ИИ: Вы можете, например, создать изображение, которое кажется созданным моделью DALL-E.
- Создайте искусство QR-кода AI: ControlNet Stable Diffusion можно использовать для преобразования простых QR-кодов в красивые изображения. Посетите соответствующую страницу, чтобы узнать, как создать изображение QR-кода AI с помощью Stable Diffusion ControlNet.
Надежной моделью создания изображений с использованием искусственного интеллекта с рядом преимуществ является ControlNet Stable Diffusion. Этот инструмент для вас, если вы хотите получить непревзойденный контроль над конечным продуктом. Тем не менее, вы должны сначала загрузить его. Если у вас уже установлен AUTOMATIC1111, убедитесь, что у вас установлена последняя версия. Пришло время начать учиться использовать его сейчас.
Недостатки стабильной диффузии ControlNet
Существуют определенные ограничения для стабильной диффузии ControlNet. Во-первых, по сравнению с некоторыми другими алгоритмами создания изображений ИИ, он менее гибкий.
Это так, потому что ControlNet создан для создания изображений, соответствующих определенному набору требований. Во-вторых, использование ControlNet может оказаться сложной задачей. Это связано с тем, что пользователям необходимо предоставить модели множество данных о предполагаемом выходном изображении.
