Stable Diffusion é um dos geradores de imagem mais usados no mundo atualmente. Considerando a atual popularidade da tecnologia, existem milhares de pessoas gerando diferentes imagens ao mesmo tempo. Hoje, vamos nos concentrar em algo mais de nicho. Aqui está como usar a difusão estável do ControlNet!
O renomado modelo Stable Diffusion, conhecido por criar imagens impressionantes que borram a fronteira entre o real e o artificial, é a base sobre a qual o ControlNet foi construído. Mas o que distingue a ControlNet é sua capacidade inovadora de entender seu significado artístico.
Agora você pode controlar a composição, o estilo e o conteúdo da imagem final adicionando mais informações junto com o vetor de ruído. Aqui está como usar a difusão estável do ControlNet!
Como usar o Controlnet Stable Diffusion no PC
Para correr Difusão estável ControlNet, você precisará de uma cópia do modelo e de uma unidade de processamento gráfico (GPU). O site Stable Diffusion oferece um download gratuito do modelo. O modelo pode então ser usado para criar imagens sendo alimentado com texto ou imagens.
Se você deseja gerar a imagem de um cachorro em uma paisagem urbana, pode usar o seguinte prompt:
“Um cachorro sentado na calçada sob a chuva, olhando para a rua.”
Ou você também pode fornecer uma imagem para trabalhar e, se souber como usar o ControlNet Stable Diffusion, também se beneficiará do recurso de imagem para imagem!
O que é Controlnet Stable Diffusion e como usá-lo?
O modelo produzirá uma imagem adequada com base no texto ou imagem fornecida. As escolhas do modelo podem ser usadas para modificar o estilo e a qualidade da imagem final. Com o ControlNet Stable Diffusion, uma variedade de parâmetros pode ser modificada, incluindo:
- Largura
- Altura
- Escala CFG
- contagem de lote
- Tamanho do lote e muito mais
O que é difusão estável ControlNet?
ControlNet Stable Diffusion, uma técnica exclusiva de inteligência artificial para síntese de imagem, oferece controle refinado incomparável sobre as imagens produzidas. O ControlNet oferece um novo grau de controle ao permitir que os usuários insiram o modelo com dados adicionais, como prompts de texto ou visuais.
Os dados adicionais podem ter impacto na estrutura, aparência e substância da imagem final. Este modelo é baseado no Stable Diffusion, um modelo de difusão usado para produzir fotografias de alta qualidade. Se você sabe como usar o Controlnet Stable Diffusion, pode se beneficiar dos seguintes recursos:
- Crie representações visuais de prompts de texto: Por exemplo, você pode criar a imagem de um gato brincando com um novelo de lã.
- Crie imagens que se assemelham a uma determinada imagem: Você pode, por exemplo, criar uma imagem de paisagem que se assemelhe à de sua obra de arte favorita.
- Crie fotos que se assemelhem muito ao trabalho de um determinado artista: Por exemplo, você pode criar uma imagem que parece ter sido pintada por Vincent van Gogh.
- Crie visuais que reflitam a estética de um determinado modelo de IA: Você pode, por exemplo, criar uma imagem que parece ter sido produzida pelo modelo DALL-E.
- Criar arte de código AI QR: A difusão estável ControlNet pode ser usada para transformar códigos QR simples em belas imagens. Visite a página associada para descobrir como criar arte de código AI QR usando Stable Diffusion ControlNet.
Um modelo confiável de criação de imagens de inteligência artificial com vários benefícios é o ControlNet Stable Diffusion. Esta ferramenta é para você, se deseja um controle incomparável sobre o produto final. No entanto, você deve primeiro baixá-lo. Se você já tiver o AUTOMATIC1111 instalado, certifique-se de ter a versão mais recente. É hora de começar a aprender a utilizá-lo agora.
Desvantagens da difusão estável do ControlNet
Existem certos limites para a difusão estável do ControlNet. Em primeiro lugar, em comparação com alguns outros algoritmos de geração de imagem AI, é menos flexível.
Isso ocorre porque o ControlNet foi desenvolvido para produzir imagens que atendem a um determinado conjunto de requisitos. Em segundo lugar, usar o ControlNet pode ser um desafio. Isso se deve ao fato de que exige que os usuários forneçam ao modelo uma riqueza de dados na imagem de saída pretendida.
Source: Como usar a difusão estável ControlNet: PC