【AI绘画】使用ControlNet- lineart模型

简介: 【AI绘画】使用ControlNet- lineart模型

一、上干货



下面是以一张素描图片为底子,用lineart模型生成的图片,可以看到相比底图还是有所提升的。有条件的同学,可以拿自家小孩画的画作为底子,再使用lineart模型生成图片。


image.png



二、ControlNet lineart模型简介

lineart 可以接收各种写实物体的线稿/素描(使用原图,再使用颜色反转的预处理器也可以出线稿),预处理器是 lineart_realistic 和 lineart_coarse。



三、 找一个素描

这里七镜是从文心一言里找到素描,使用的提示词是:“二十岁出头, 女性, 长头发, 清新自然#创意图”。

26608654-5bb2fc8795446296.png


四、提示词反推

将生成的素描,上传到webui的【Tag反推】插件,然后点击【图生图】




五、配置 lineart

勾选【启用】【Pixel Perfect】【Allow Preview】,预处理器选【lineart_realistic】,模型选择【lineart】




六、查看效果

批次设置成9,点击【生成】



目录
相关文章
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
"震撼!CLIP模型:OpenAI的跨模态奇迹,让图像与文字共舞,解锁AI理解新纪元!"
【10月更文挑战第14天】CLIP是由OpenAI在2021年推出的一种图像和文本联合表示学习模型,通过对比学习方法预训练,能有效理解图像与文本的关系。该模型由图像编码器和文本编码器组成,分别处理图像和文本数据,通过共享向量空间实现信息融合。CLIP利用大规模图像-文本对数据集进行训练,能够实现zero-shot图像分类、文本-图像检索等多种任务,展现出强大的跨模态理解能力。
77 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当语言遇见智慧火花:GPT家族历代模型大起底,带你见证从平凡到卓越的AI进化奇迹!
【10月更文挑战第6天】随着自然语言处理技术的进步,GPT系列模型(Generative Pre-trained Transformers)成为该领域的明星。从GPT-1的开创性工作,到GPT-2在规模与性能上的突破,再到拥有1750亿参数的GPT-3及其无需微调即可执行多种NLP任务的能力,以及社区驱动的GPT-NeoX,这些模型不断进化。虽然它们展现出强大的语言理解和生成能力,但也存在如生成错误信息或偏见等问题。本文将对比分析各代GPT模型的特点,并通过示例代码展示其部分功能。
107 2
|
28天前
|
编解码 物联网 API
"揭秘SD文生图的神秘面纱:从选择模型到生成图像,一键解锁你的创意图像世界,你敢来挑战吗?"
【10月更文挑战第14天】Stable Diffusion(SD)文生图功能让用户通过文字描述生成复杂图像。过程包括:选择合适的SD模型(如二次元、2.5D、写实等),编写精准的提示词(正向和反向提示词),设置参数(迭代步数、采样方法、分辨率等),并调用API生成图像。示例代码展示了如何使用Python实现这一过程。
60 4
|
20天前
|
人工智能
AI科学家太多,谁靠谱一试便知!普林斯顿新基准CORE-Bench:最强模型仅有21%准确率
【10月更文挑战第21天】普林斯顿大学研究人员提出了CORE-Bench,一个基于计算可重复性的AI代理基准,涵盖计算机科学、社会科学和医学领域的270个任务。该基准旨在评估AI代理在科学研究中的准确性,具有多样性、难度级别和现实相关性等特点,有助于推动AI代理的发展并提高计算可重复性。
39 4
|
29天前
|
人工智能 自然语言处理
从迷茫到精通:揭秘模型微调如何助你轻松驾驭AI新热点,解锁预训练模型的无限潜能!
【10月更文挑战第13天】本文通过简单的问题解答形式,结合示例代码,详细介绍了模型微调的全流程。从选择预训练模型、准备新任务数据集、设置微调参数,到进行微调训练和评估调优,帮助读者全面理解模型微调的技术细节和应用场景。
67 6
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
【通义】AI视界|Adobe推出文生视频AI模型,迎战OpenAI和Meta
本文精选了过去24小时内的重要科技新闻,包括微软人工智能副总裁跳槽至OpenAI、Adobe推出文本生成视频的AI模型、Meta取消高端头显转而开发超轻量设备、谷歌与核能公司合作为数据中心供电,以及英伟达股价创下新高,市值接近3.4万亿美元。这些动态展示了科技行业的快速发展和激烈竞争。点击链接或扫描二维码获取更多资讯。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
解锁AI潜力:让开源模型在私有环境绽放——手把手教你搭建专属智能服务,保障数据安全与性能优化的秘密攻略
【10月更文挑战第8天】本文介绍了如何将开源的机器学习模型(如TensorFlow下的MobileNet)进行私有化部署,包括环境准备、模型获取与转换、启动TensorFlow Serving服务及验证部署效果等步骤,适用于希望保护用户数据并优化服务性能的企业。
50 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
揭开模型微调Fine-Tuning的神秘面纱:如何在预训练基础上巧妙调整,解锁定制AI解决方案的秘密武器
【10月更文挑战第8天】模型微调是在预训练模型基础上,利用特定领域数据进一步训练,以优化模型在特定任务上的表现。此方法广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等领域,通过调整预训练模型的部分或全部参数,结合适当的正则化手段,有效提升模型性能。例如,使用Hugging Face的Transformers库对BERT模型进行微调,以改善文本匹配任务的准确率。
54 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍(下)
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍(下)