基于Controlnet和SDwebui实现草图转细节图_sd webui 继续细化

其实不是很复杂，但网上的技术教程总是充斥的营销号的味道，令人不适。。。

先部署SDwebui，直接去github网页上下载即可

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

然后windows用户应该是点webui-user.bat，ubuntu点webui-user.sh

然后会自动下载一些文件，但是需要翻墙，如果下载失败的话，可以尝试以下步骤

用pycharm打开文件夹，因为点webui-user.bat会自动设置一个虚拟环境， 所以不用再conda create了，直接激活虚拟环境，然后

pip install -r requirements_versions.txt

其中关于torch的部分需要注意一下，可能安装的是无cuda版本的，可以自己去pytorch官网下载自己的版本。

然后pycharm终端翻墙的方法是，后面的12333改成你自己梯子的post，然后再在终端里运行webui-user.bat，会下载sd的模型权重，下载完毕后会自动加载模型生成网页页面。

set HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:12333

set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:12333

注意使用的时候需要关闭梯子，不然会报错，

Something went wrong Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

我这是已经安装了controlnet的sd-webui，找到中间的URL http://127.0.0.1:7860，输入进自己的浏览器就可以使用了。

 尝试了以下文字生成图像的速度还可以。

 

再之后是controlnet，笔者先安装了其本体

https://github.com/lllyasviel/ControlNet

下载文件夹后，

conda env create -f environment.yaml
conda activate control

 但是笔者在安装 environment.yaml的时候总是会中断，没办法只能分两步，先创建虚拟环境，安装好cuda，或者直接用sd的虚拟环境也可以。

然后pip install -r requirements.txt， requirements.txt内容如下

gradio==3.16.2
albumentations==1.3.0
opencv-contrib-python==4.3.0.36
imageio==2.9.0
imageio-ffmpeg==0.4.2
pytorch-lightning==1.5.0
omegaconf==2.1.1
test-tube>=0.7.5
streamlit==1.12.1
einops==0.3.0
transformers==4.19.2
webdataset==0.2.5
kornia==0.6
open_clip_torch==2.0.2
invisible-watermark>=0.1.5
streamlit-drawable-canvas==0.8.0
torchmetrics==0.6.0
timm==0.6.12
addict==2.4.0
yapf==0.32.0
prettytable==3.6.0
safetensors==0.2.7
basicsr==1.4.2

然后下载去huggingface下载模型权重放到models文件夹里

lllyasviel/ControlNet · Hugging Face

python gradio_scribble2image.py

再运行的时候也需要保证终端翻墙，来下载sd的模型权重，有些许不同的是，controlnet最后的URL是0.0.0.0，这个是需要修改的，直接搜索0.0.0.0，将自己运行的程序对应的改成localhost

 

但是在实际使用的时候，程序会处于一直推理的状态，且没有结果，而且GPU占用很高，但是一直没变化，和issues492的情况类似，Inference going on forever and no error messages，笔者目前还没找到解决方案，故只能选用sd-webui的controlnet扩展，如果这个问题解决了后续会更新。

上述问题已解决，请保证自己的python版本大于3.8，且gradio版本较新

根据我实测，controlnet的代码是可以运行的，应该是它自带的gradio gui交互有问题，有能力的可以扒代码自己重新写一个（我后续会做这件事

GitHub - Mikubill/sd-webui-controlnet: WebUI extension for ControlNet

这里比较看运气，因为这个git比较小，不用翻墙有时候也能下载下来，但有时候会报错...

实在不行，就直接将文件夹下载下来放到extensions里

然后去这里下载模型权重

 lllyasviel/ControlNet-v1-1 at main (huggingface.co)

 最后讲一下使用过程，首先enable，然后control type点scribble即可，

prompt这里简单写一个turtle，当然可以增加描述来获得更好的效果，点击Generate 

 

生成的图片效果

最后思考一下技术的实际应用，目前看来这个技术用于装修草图直接生成效果图效果非常好，也就是场景生成应用价值比较大，因为场景生成对于细节的要求没有那么高的指定性，此外，对于人物的生成效果也可以接受，但很显然还是需要人来做最后的微调步骤。

后续计划找不同风格的sd来做实验，做个总结，目前网络上信息量已经非常爆炸了，sd的营销号也非常多，总是吹嘘会取代人，会失业，但实际上不管人工智能如何，最后总还是需要人来做最后的微调步骤，只是减轻工作量罢了，解放生产力，毕竟只有人才能筛选出真正的优质内容，而生成却是良莠不齐的，当然controlnet从很大程度上还是推进了优质内容的诞生，因为人可以控制中间的生成步骤。