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【第5期】ControlNet
欢迎来到SD的终极教程,这是我们的第五节课
这套课程分为六节课,会系统性的介绍sd的全部功能,让你打下坚实牢靠的基础
1.SD入门
2.关键词
3.Lora模型
4.图生图
5.controlnet
6.知识补充
在SD里面,想要生成出来的图片最大程度的符合我们脑海里的画面
有三个最关键的因素
1.关键词
2.Lora
3.ControlNet
关键词和Lora我们已经讲过了,这节课我们就讲SD里最强大的功能——ControlNet
目录
可以生成酷炫的赛博机车照、真人漫改
制作二次元头像
生成创意字
controlnet好玩的地方还有很多很多,例如恢复照片画质、制作艺术二维码等等等等
AI绘画最终要实现的目标——让出的图与我们脑海里想象的画面一致
但目前现状是:随机性太强
很多时候能不能出来一个好看的画面,只能通过大量的「抽卡」实现,以数量去对冲概率
这种情况下,如果能用好控制出图的三个最关键因素,能让「出图与我们想象的画面一致」概率更高
1.提示词
2.Lora
3.ControlNet
提示词的作用是奠定整个图的大致画面
Lora的作用是让图片主体符合我们的需求
ControNet的作用是精细化控制整体图片的元素——主体、背景、风格、形式等
提示词的用法我在SD的教程里讲过,这个更多的是需要平时的积累,用AB测试去知道每个词对图片产生的影响,从而养成提示词思维
而我们这篇文章主要讲的是ControlNet的用法,把17种模型都给你演示一遍,让你知道每一种模型有什么用,应该怎么用,从而真正掌握ControlNet
ControlNet就是你提供一张图片,然后选择一种采集方式,去生成一张新的图片
比如这张照片
可以选择采集图片中人物的骨架,从而在新的图片中,生成出一样姿势的人
也可以选择采集图片中的线稿,从而在新的图片中,生成一样线稿的画面
又或者选择采集图片中已有的风格,从而在新的图片中,生成一样风格的画面
用的时候不必拘束于哪一种模型更好,更重要的是你脑海里想要什么样的画面
多去尝试,也可以结合其他模型一起用,最终把图片变成你想要的画面就可以了
接下来文章会分为三个部分,会详细介绍controlnet的全部内容
1.安装controlnet
2.controlnet的具体使用流程
3.controlnet的分类讲解
一般通过整合包安装的Stable Diffusion,都已经装了有ControlNet这个插件
我们只要更新插件,然后下载对应的模型就可以了
打开sd的启动页面
点击左边的版本管理,打开扩展页面
找到controlnet那一栏,点击更新就好了
接下来就是下载controlnet模型
17种模型我已经全部打包好放在网盘了
大家只要下载下来,放在对应的文件夹就可以
存放位置:SD文件夹>models>controlnet
Controlnet里面总共有17个模型,理论上来说就可以有17种用法
甚至可以两个或者多个Controlnet一起用,这样就有更多的玩法了
但不管怎样,它们的具体操作步骤都是差不多的
接下来我们先讲解controlnet的统一操作方法
再讲解controlnet的每一个模型的功能
就以指定人物姿势为例子,
看看怎么让我们生成出来的照片,摆出来这个同款芭蕾舞姿势
这里我们可以分为两个步骤:
1.SD基础设置
2.controlnet的设置
SD的基础设置就是我们前面课程所讲的内容
包括选大模型、写关键词、参数设置、如果是想生成好看的真人图片,还可以加上Lora
首先是选一个大模型,我这里选的是一个写实的大模型
关键词就是按照我们第二节课的关键词模板去写,再加上Lora模型
再把通用的负面关键词也复制进来
迭代步数35步
采样方法:Euler
宽度和高度可以先不管,我们等一下再处理
这样SD的基础设置就完成了,接下来就到controlnet的设置
controlnet的使用方法就只有两步
上传图片
选模型
滑到SD最下面打开controlnet的面板,在空白的地方上传参考照片
把这里的 启用 和 完美像素模式 打开
如果电脑配置比较低,还可以打开这个低显存模式
然后点击右边这个向上的小按钮,这样照片的尺寸就会自动同步到宽度和高度
如果发现同步过来的数值太大或者太小,我们可以按比例把这个数字除以2或者乘2
再往下看到控制类型,意思就是 我们要控制生成图片的什么地方
现在我们要控制的是人物的姿势
那就选openpose
下面就会自动加载预处理器和模型
简单来说,预处理器是用来识别我们上传的参考照片的,不同的预处理器识别出来的东西就不一样
模型就是将预处理器处理之后的结果加载到我们要生成的照片上面
点击爆炸按钮
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