网站改版 重定向,电子商务网站的建设与规划论文,哪里网站建设联系,公司注册费用与流程Stable Diffusion WebUI 的绘画插件 Controlnet 最近更新了 V1.1 版本#xff0c;发布了 14 个优化模型#xff0c;并新增了多个预处理器#xff0c;让它的功能比之前更加好用了#xff0c;最近几天又连续更新了 3 个新 Reference 预处理器#xff0c;可以直接根据图像生产…Stable Diffusion WebUI 的绘画插件 Controlnet 最近更新了 V1.1 版本发布了 14 个优化模型并新增了多个预处理器让它的功能比之前更加好用了最近几天又连续更新了 3 个新 Reference 预处理器可以直接根据图像生产风格类似的变体。 使用 Reference only 预处理器生成一张图片的多个变体
因为 Controlnet 在更新时涉及到多个网页里的不同的资源这里帮大家梳理一下更新 V1.1 所需要的各种资源以及如何有效的安装 Controlnet 插件。如果你还没有安装 Stable Diffusion WebUI可以阅读下面这篇文章了解安装 WebUI 需要的电脑配置以及下载相关的一键安装包。
一、安装 Controlnet 插件
Controlnet 插件安装网址https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
①打开 WebUI点击“扩展”选项卡选择“从网址安装”复制https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git 粘贴在第一行的“拓展的 git 仓库网址”中。点击“安装”按钮等待十几秒后在下方看到一行小字“Installed into stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet. Use Installed tab to restart”表示安装成功。
从网址安装可以保证插件的更新能在 WebUI 中自动显示如果是下载压缩包文件放进根目录就无法自动更新 ②点击左侧的“已安装”选项卡单击“检查更新”等待进度条完成然后单击“应用并重新启动 UI”最后完全关闭 WebUI 程序重新启动进入也可以重启电脑我们就可以在 WebUI 主界面中下方看到 Controlnet 的选项。 ③如果安装后 Controlnet 界面只有一个选项卡你可以点击“设置”界面找到 Controlnet将 Multi Controlnet 中设置你想要的值点击保存设置并重启 WebUI。 ④此时我们可以打开 WebUI 所在的文件夹进入 Controlnet 的根目录具体路径为 C:\Stable Diffusion\novelai-webui-aki-v3\extensions\sd-webui-controlnet打开 models 文件夹里面有 38 个尾缀为.yaml 的文件最新的 Reference 系列也在其中再点开 WebUI 中 Controlnet 中的预处理器preprocessors列表会发现二者的内容完全一致。因为 yaml 文件就是预处理器文件它们规定 Controlnet 提取图像的那些特征。 到这一步我们已经成功安装了 Controlnet 插件以及提取预处理器所需要的 .yaml 文件下一步就是安装模型models模型的文件尾缀为 pth它的作用是将图像特征执行到我们的图像生成过程中Controlnet V1.1 的模型需要我们到 Huggingface 中去下载。
二、安装 V1.1 新模型
Controlnet V1.1 模型下载https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main文末有安装包
在这个 Huggingface 页面中我们只需要下载全部 14 个.pth 尾缀的模型文件下载方式为点击“文件大小”右侧的下载小箭头。下载完成后将 14 个文件放入 .yaml 所在的文件夹即 C:\Stable Diffusion\novelai-webui-aki-v3\extensions\sd-webui-controlnet\models。 三、安装 T21 模型
T2I- Adapter 模型下载 https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main/models文末的链接里有 T2I- Adapter 的 Color、Style 模型
T2I- Adapter 详细介绍https://github.com/TencentARC/T2I-Adapter
ControlNet V1.1 支持目前所有可用的模型和预处理器包括 T2I- Adapter 模型。T2I- Adapter 模型由 TencentARC 研发和 ControlNet 的模型作用类似都是可以精准控制图像生成效果T2I- Adapter 的模型可在 ControlNet 中使用而且二者模型功能有重合。
ControlNet 插件的自带 T2I- Adapter 的 Color、Sketch 和 style 预处理器为 sd14 版本 所以我们可以只下载 Color 和 Style 对应的模型Sketch 功能和 softedge 差不多我就不重复下载了记得要选择对应的 sd14 的版本不然模型无法生效。这两个模型我都放进都文末的链接里了。 下载完成后依旧是放入 Controlnet 根目录的 models 文件夹中然后在 WebUI 的 Controlnet 中按“模型”选项右侧蓝色小图标刷新模型就能看与我们下载的全部 16 个模型了。 四、试用 V1 .1 新功能
Controlnet V1 .1 更新介绍https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightly
Controlnet V1 .1 在 V1.0 的基础上对模型进行了优化并新增了不少新的预处理器还进一步规范了模型的命名方便大家识别模型的不同版本和状态具体见下图 不同模型的作用和使用方法Controlnet 官方的在相关 Github 界面中都有详细介绍篇幅所限我就不一一赘述了。我选了 3 个功能做演示让大家快速熟悉 Controlnet V1.1 的用法。
1. Reference 预处理器
Reference 是官方最新推出的预处理器共有三种型号 Reference_only、Reference_adain 和 Reference_adainatten。它只有 yam l 配置文件没有 pth 模型文件可以根据上传的图像生成类似的变体来看一下它的具体使用效果。
① 在 Controlnet 上传一张图片勾选启用预处理器选择 Reference_only其他参数默认。 ② 选择一个大模型( 因为要生成写实人像所以我选择写实风模型 RealisticVisionV20输入提示词“best quality, A handsome man wearing a (white T-Shirt), angry”步数 25采样方法 EularA画面尺寸 512*768px然后点击生成。
③ 生成图与原图风格内容类似但是人物的表情已经在 angry 的作用下发生变化了。我以同样的参数又测试了 Reference_adain 和 Reference_adainatten可以看出 only 和 adainatten 比较贴近原图形象adain 变化最明显。 ④ 使用 Reference 时我们需要了解的一项参数是“Style Fidelity”意思是风格保真度。
我用 adainatten 处理器和固定的种子值分别生成了 Style Fidelity 为 0/0.5/1 的图像。Style Fidelity 为 0 时生成图像的色调、人物的衣着、背景与原图差异很明显人物的表情更符合提示词Style Fidelity 为 1 时图像的色调和人物五官和原图非常相似甚至提示词 angry 已经不起作用的人物是微笑的。所以 Style Fidelity 数值越高生成的图像就越像原图。 Reference 预处理器需要在高于 1.1.171 的更新中使用官方推荐的两个参数
Reference_only / Style Fidelity: 0.5 建议作为默认值出图效果稳定
Reference_adainattn/ Style Fidelity: 1.0 是目前最先进的值得尝试但不建议作为默认值
2. Tile 磁贴
Tile 模型的作用是可以忽略原图的细节根据现有像素和提示词生成新的细节目前主要作用是将严重模糊的图片放大并变得高清。我们以一张 64x64 px 的图片看一下它效果。
① 在 Controlnet 上传一张图片勾选启用预处理器选择 tile_resample模型选择对应的control_v11f1e_sd15_tile其他参数默认。 ② 选择一个大模型( 我用的写实风模型 realisticVisionV20输入提示词“ best quality, a cute dog on grassland”步数25采样方法 EularA画面尺寸512*512px生成批次2固定种子值 12345 然后点击点击生成最后得到了2张非常高清的图像只是细节上有轻微差别。 ③ 我又用几种不同的图像放大工具对 64x64px 的原图进行放大得到的结果如下 由于 64x64 px 分辨过于低用一般放大工具的极限放大 4 倍也只有 256*256px而且原图的像素值太少所以图像即使变大看着依旧模糊。而 Tile 模型则可以再有限像素值的基础上分块扩散画面的内容最终生成与原图相似且极为清晰的图片。
Tile 模型还有一个特点当提示词与给定的图像不符合时Tile 会忽略提示词的影响转而自动识别图块内部的内容并增加识别语义的影响从而生成与图块相似的图像。
下图是官方给的一个示例提示词是““a handsome man”指定的图块里却是一片树叶而 Tile 的生成结果也是将树叶放大了没有在树叶里再加一个帅哥这说明 Tile 自动识别的图块的内容是“树叶”并进行了处理。 三、T2I- Adapter Style
最后给大家介绍一非常有意思的 T2I- Adapter Style 模型它可以将一张图片的风格迁移到另一张图片上。我成功用 Style 模型将一张建筑照片转为赛博朋克风的图片具体操作如下
① 在 Controlnet 中点击 Controlnet Unit 0上传一张 512*768 px 的建筑图片我们称为主图。勾选启用预处理器选择 mlsd并选择对应的 mlsd 模型以固定图像额主体结构。点击预处理器旁的爆炸小按钮预览出图效果。 ②点开 Controlnet Unit 1, 上传一张 512*768 px 的霓虹光效图片称为副图。勾选启用预处理器选择 t2ia_style_clipvision并选择对应的 style 模型。 ③ 选择一个大模型我用的是 realisticVisionV20提示词可以不写步数25图像尺寸 512*768 px生成批次2点击生成。最终效果图如下霓虹光效的风格已经完美迁移到建筑照片上了。因为使用了 mlsd 模型进行结构控制原图的建筑结构保留得很完整。 ④我将 Controlnet Unit 1 的霓虹图像换成了一张动漫风格的图像看看能不能将原图建筑变成二次元风格结果并不理想下图二想了想发现可能是大模型不对 于是把写实风的realisticVisionV20 改成了 二次元风的 AnythingV3模型配对的 VAE模型为 vae-ft-mse-840000-ema-pruned 效果就好了很多。 使用 T2I- Adapter Style 模型需要注意
接受风格改变的主图放在 Controlnet Unit 0提供风格的副图放在 Controlnet Unit 1顺序不能颠倒不然会影响出图效果。
主图、副图、最终生成图像的尺寸要保持一致。
大模型的风格要与副图提供风格的图片的风格一致才能得到最好的效果。
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◀所有模型已经打包好啦▶
