Stable Diffusion拓展Controlnet保姆级使用教程之界面介绍

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你好,我是 Stable Diffusion 中文网的小编,今天我们将深入探讨 ControlNet 的使用教程,特别是其强大的界面功能以及一些高级选项。ControlNet 是一项令人兴奋的技术,为我们提供了更多的控制权,以生成令人印象深刻的图像。不过,在我们开始之前,允许我自我介绍一下,我是您的 Stable Diffusion 指南,将在本文中带领您深入了解 ControlNet。

ControlNet 界面介绍

ControlNet 的界面提供了多个选项,以帮助您更好地控制图像生成过程。下面,我们将深入了解这些选项。

  1. 开启 (Enable): 这个选项用于启用 ControlNet。在您开始使用 ControlNet 之前,确保勾选此框。
  2. 颜色反转 (Color Inversion): 这个选项可以交换黑色和白色。例如,如果您的图像处理软件使用了白色背景,但 ControlNet 需要黑色背景和白色图案,您可以勾选此选项来适应您的需求。
  3. RGB 转为 BGR (Color Information): 有时候,图像中的颜色信息可能与 ControlNet 的期望不同。此选项用于检测并转换颜色信息,但在大多数情况下,您无需勾选它。
  4. 低显存 (Low VRAM): 如果您的显存小于 8 GB VRAM,可以选择此选项,它会减缓计算速度,但有助于使用更少的计算资源。这对于那些显存受限的用户来说是一个非常有用的选项。
  5. 推测模式 (Speculative Mode): 推测模式允许 ControlNet 自动识别图像,即使没有提示也能进行编码。这是一个高级选项,通常需要更高的步进设置。使用这个模式时,请注意它可能不适用于所有情况。

权重与引导介入 / 退出时机

在使用 ControlNet 生成图像时,以下参数非常关键:

  1. 权重 (Weight): 权重代表了 ControlNet 生成图像时各部分的重要性。通过调整权重,您可以控制不同元素的影响力。
  2. 引导介入时机 (Guidance Start): 这个参数定义了 ControlNet 何时开始干预计算。设置为 0 表示从一开始就介入,而设置为 0.5 则表示在计算的 50% 步骤时开始介入。
  3. 引导退出时机 (Guidance End): 与引导介入时机相对应,这个参数定义了 ControlNet 何时停止介入。设置为 1 表示在 100% 计算后才退出,而设置为 0.8 则表示在计算的 80% 步骤时退出介入。

调整大小模式 (Resizing Modes)

ControlNet 提供了不同的调整大小模式,以适应您的需求:

  1. Just Resize: 这个模式将改变 ControlNet 图像的大小以匹配 Txt2Img 设置的宽度和高度,而不考虑纵横比。
  2. Scale to Fit (Inner Fit): 这个模式将调整 ControlNet 图像的大小以适应 Txt2Image 的尺寸,以保持图像的纵横比。
  3. Envelope (Outer Fit): 这个模式则会调整 Txt2Image 的大小以适应 ControlNet 图像,同样会保持图像的纵横比。

画布宽度和画布高度 (Canvas Width and Height)

这两个选项允许您手动创建绘图或草图,而不需要上传任何图像。它们会调整空白画布的大小,以适应您的需要,不会影响上传的原始图像。

预览图片处理结果 (Preview Image Processing Results)

这个选项允许您快速查看预处理器是如何将上传的图像或绘图转换为 ControlNet 的检测图。这对于在渲染最终输出图像之前尝试不同预处理器非常有用。

隐藏处理结果 (Hide Processing Results)

如果您不需要看到处理结果的预览图像,您可以使用此选项来隐藏它们。

预处理器和模型

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ControlNet 的核心选项是预处理器和模型。预处理器用于对输入图像进行预处理,例如检测边缘、深度和法线贴图。根据您所需的输出,您可以选择适当的预处理器。通常,选择合适的模型与预处理器相匹配,但您也可以根据需要混合和匹配它们。不过,过多的混合可能会导致不理想的效果,所以建议选择相互匹配的模型和预处理器,以获得最佳结果。

ControlNet 是一项令人兴奋的技术,提供了广泛的选项,以满足各种创作需求。通过了解其界面功能和高级选项,您将能够更好地掌握 ControlNet,为您的项目创造出色的图像。如果您有任何问题或需要更多帮助,不要犹豫,随时向我们提问。祝您在 Stable Diffusion 的创作旅程中取得成功!

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