用MinisterAI ControlNet精准控图,简单易懂的操作教程
今天要分享的是一个我最近发现并深深爱上的工具——ControlNet。AI绘画我们都用过,但是有没有想过能更精准地控制生成的图像呢?有没有为了生成一幅满意的图而反复调整关键词感到困扰呢?如果你也有同样的困扰,那么你一定要试试MinisterAI的ControlNet。
一、顺畅的在线体验
首先,我要告诉大家一个好消息,使用ControlNet无需下载任何模型,只需要在MinisterAI网站上登录账号,选择“Stable Diffusion”,在下拉菜单中选择“ControINet”即可。这省去了下载和安装的繁琐步骤,让你可以随时随地轻松使用ControlNet。
二、ControlNet模型详解
然后,我要给大家介绍一下ControlNet中几个我常用的模型:
1、Canny(边缘检测)
Canny模型能够识别输入图像的边缘信息,这意味着我们可以从上传的图片中生成线稿,然后根据关键词生成与上传图片同样构图的画面。在使用时,你需要确定图片尺寸、生成数量、大模型和Lora。上传一张例图,按照你的需要,输入正向反向的prompt。最后,记得勾选“Canny”。
2、Normal(法线贴图)
Normal模型可以从原图中提取3D物体的法线向量,绘制的新图与原图的光影效果完全相同。使用这个模型,图像的构图基本可以还原,背景主体可以通过prompt来控制,更多细节可以通过调整参数来把控。
3、OpenPose(姿态检测)
OpenPose则是通过姿势识别实现对人体动作的精准控制,不仅可以生成单人的姿势,还可以生成多人的姿势。此外,由于 AI 生成的手部有时会有些问题,OpenPose 还有一个手部检测模型openpose_hand,大大改善了奇奇怪怪的手。如果只想改善脸部位置,也可以选择openpose_faceonly。
4、MLSD(建筑物绘制)
MLSD则是通过分析图片中的线条结构和几何形状,可以构建建筑物的外框。这个模型非常适合建筑、室内设计的朋友使用。
以上就是我常用的四个ControlNet模型,当然,ControlNet还有更多的模型等你去发现。MinisterAI相对于Stable Diffusion来说,功能相似,但是它能为我们节省大量的下载安装时间和存储空间。即使你的硬件条件不满足,也可以轻松生成图像。
在AI绘画的世界里,ControlNet就像一盏明灯,为我们照亮了前方的路。我希望我的分享能帮助到你们,也希望你们能像我一样,爱上这个神奇的工具。
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