ControlNet精准控制AI绘画教程

2023-11-17

ControlNet精准控制AI绘画教程

AI绘画相信大家都已经不陌生了,虽然AI绘画出图很方便,但是要让其生成一副自己满意的图,还是需要费一番心思,有时候多次调整关键词就是生成不了自己想要的画面,这些一直以来都是AI绘画的痛点但就在最近,一款名为“ControlNet”AI绘画插件的出现,几乎可以说是完美解决了AI绘画的痛点,它可以几乎做到完美控制画面。

ControlNet的绘画模式是:先让用户输入一张参考图,然后程序根据此图按一定的模式预处理一张新图,之后再由AI根据这两幅图绘制出成品;当然,用户可以关闭程序的预处理功能,直接输入一张用户自己处理好的图片当作预处理图,之后AI仅根据这副图生成成品。

例如下面四位美少女,原本是一张四个闺蜜在沙滩边上的普通合影照,在新魔法的加持下,"啪的一下"画风两极反转,瞬间进入唯美动漫风,还有效果截然不同的。不仅是动漫画风效果上的惊艳,就连人物的pose也是保持得"原汁原味",美女们这下子算是分分钟实现了动漫自由。

一.骨骼绑定-OpenPose


用户可以输入一张姿势图片(推荐使用真人图片)作为AI绘画的参考图,输入prompt后,之后AI就可以依据此生成一副相同姿势的图片;当然了,用户可以直接输入一张姿势图,如下图:

注意:OpenPose模型已经更新手部骨骼了,手指的问题和多人问题将很快被解决

二.精准控线


2.1 Canny模型

用户输入一张动漫图片作为参考,程序会对这个图片预加载出线稿图,之后再由AI对线稿进行精准绘制(细节复原能力强)

2.2 Hed模型

相比Canny自由发挥程度更高

2.3 Scribble模型

涂鸦成图,比Canny自由发挥程度更高,以下为低权重成图

2.4 Seg模型

区块标注,适合潦草草图上色

2.5 Mlsd模型

建筑物线段识别

三.三维制图


3.1 Normal模型

适用于3维制图,用于法线贴图,立体效果

AI会提取用户输入的图片中3D物体的法线向量,以法线为参考绘制出一副新图,此图与原图的光影效果完全相同

3.2 Depth模型

该模型可以较好的掌握图片内的复杂3维结构层次,并将其复现

它会从用户输入的参考图中提取深度图,再依据此重现画面的结构层次

这也就说明了我们可以直接通过3D建模软件直接搭建出一个简单的场景,再将其抛给AI绘画"Depth"模型去"渲染"

AI绘画ControlNet在线使用教程


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流程和正常文生图一致,区别在于在底下这里选择这个controlnet的选项。

这里以人体动作为例,以Preprocessor就选openpose,模型就选control_openpose。

效果如下:

在选择Preprocessor和模型时,这里就涉及到一个概念。

Preprocessor是什么呢,是个预处理器的意思。放进去的图会先经过这个东西

比如 canny 预处理器,就是这样子的:中间的就是经过 canny预处理的效果。

canny预处理 + control_canny 模型

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