Sådan bruger du stabil streaming og ControlNet til at tilpasse AI-billeder

AI-kunstnere, der leder efter en måde til mere præcist at kontrollere AI-kunstskabelse inden for stabil streaming, kan være interesseret i at lære, hvordan man bruger ControlNet. En stabil leveringsmodel, der har transformeret måden AI-kunstnere kan generere og manipulere billeder. Denne model giver brugerne mulighed for at kopiere menneskelige kompositioner eller positurer fra et referencebillede, hvilket giver et præcisionsniveau, som tidligere var uopnåeligt. Denne artikel dykker ned i forviklingerne ved at bruge ControlNet, med fokus på billedpromptadapteren, og hvordan den kan bruges til at tilpasse AI-billeder.

ControlNet er en neural netværksmodel designet til at kontrollere stabile diffusionsmønstre. Det tilføjer et ekstra lag af konditionering til tekstprompten, som er den mest grundlæggende form for brug af SDXL-skabeloner. Denne ekstra konditionering kan antage forskellige former, hvilket giver brugerne mulighed for præcist at manipulere AI-genererede billeder. Billedpromptadapteren i ControlNet er et kraftfuldt værktøj, der kan bruges til at skabe en person og baggrund omkring et AI-genereret ansigt, ændre alder, hårtype og farve på en person på et foto eller ændre elementer i digital kunst.

Hvordan bruger man AI-kunsttilpasning med SDXL og ControlNet?

ControlNet og dets billedpromptadapter giver et kraftfuldt værktøj til at manipulere og generere AI-billeder. Uanset om det drejer sig om at modificere digital kunst, regenerere AI-billeder eller skabe en hel krop og et miljø ud fra et ansigtsbillede, giver ControlNet et niveau af præcision og kontrol, der indtil da er utilgængeligt. Med den rette viden og værktøjer er mulighederne for billedmanipulation og generering stort set ubegrænsede.

Se denne video på YouTube.

Andre artikler om emnet Stable Diffusion skabt af Stability AI kan interessere dig:

  • Stabil Diffusion SDXL Automatic 1111 værktøjer og GUI
  • Juggernaut XL AI kunstgenerator baseret på Stable Diffusion SDXL 1.0
  • Sådan bruger du stabil diffusion til at udskifte ansigtsbilleder for konsistens
  • Sådan skaber du konsistente karakterer i stabil diffusions kunstig intelligens
  • Hvordan installeres Stable Diffusion SDXL 1.0 tekst-til-billede AI-kunst?
  • Forbedret ydeevne af Stable Diffusion XL NVIDIA TensorRT

For at bruge ControlNet skal brugerne downloade tre Hugging Face IP-adapterskabeloner samt IP-adapteren plus ansigtsskabelonen. IP-adapterskabelonen er en billedpromptskabelon til tekst-til-billede streaming-modeller som f.eks. Stable Broadcast og kan bruges i kombination med andre ControlNet-modeller.

Workflowet for brug af IP-adaptermodellen involverer regenerering af et reference AI-billede i SDXL og tilføjelse af elementer til det endelige billede ved hjælp af positive prompter. Denne proces giver brugerne mulighed for at ændre elementer i digital kunst ved hjælp af ControlNet. For eksempel kan brugere bruge inpainting til at ændre håret på et basis-AI-billede og male ansigtet på et andet basisbillede. Denne teknik giver et niveau af kontrol over vinklen på motivets krop og ansigt, hvilket giver brugerne mulighed for at ændre motivet på et billede uden at ty til indmaling.

ControlNet-modeller kan også bruges i kombination med andre modeller. For eksempel kan Rev animerede checkpoint bruges til at tage en AI-genereret vektor af et hus og regenerere det som animeret kunst. Denne teknik kan bruges til at manipulere kunst i forskellige miljøer og vejrforhold.

En af de mest kraftfulde funktioner i ControlNet er evnen til at skabe en hel krop og omgivelser ud fra et ansigtsbillede. Dette gøres ved at bruge plus-ansigtsmodellen og et andet ControlNet-billede ved at bruge den åbne stilling. Denne funktion giver brugerne mulighed for bedre at kontrollere vinklen på motivets krop og ansigt, hvilket giver dem mulighed for at skabe mere realistiske og detaljerede billeder. For at lære mere om ControlNet og hvordan man installerer det, besøg Stability AI-webstedet.

Læs mere guide:

Skriv en kommentar

Din e-mail-adresse vil ikke blive offentliggjort. Påkrævede felter er markeret med *