Stable Diffusion è uno dei generatori di immagini più utilizzati al mondo in questo momento. Considerando l’attuale popolarità della tecnologia, ci sono migliaia di persone che generano immagini diverse contemporaneamente. Oggi ci concentreremo su qualcosa di più di nicchia. Ecco come utilizzare ControlNet Stable Diffusion!
Il rinomato modello Stable Diffusion, noto per la creazione di immagini straordinarie che offuscano il confine tra reale e artificiale, è la base su cui è costruito ControlNet. Ma ciò che distingue ControlNet è la sua innovativa capacità di comprendere il tuo significato artistico.
Ora puoi controllare la composizione, lo stile e il contenuto dell’immagine finale aggiungendo più informazioni insieme al vettore del rumore. Ecco come utilizzare ControlNet Stable Diffusion!
Come usare Controlnet Stable Diffusion su PC
Correre Diffusione stabile ControlNet, avrai bisogno di una copia del modello e di un’unità di elaborazione grafica (GPU). Il sito di Stable Diffusion offre un download gratuito del modello. Il modello può quindi essere utilizzato per creare immagini alimentando testo o immagini.
Se vuoi generare un’immagine di un cane in un paesaggio urbano, puoi utilizzare il seguente prompt:
“Un cane seduto sul marciapiede sotto la pioggia, che guarda la strada.”
Oppure, puoi anche dargli un’immagine su cui lavorare e, se sai come usare ControlNet Stable Diffusion, beneficerai anche della sua funzione immagine-immagine!
Cos’è Controlnet Stable Diffusion e come si usa?
Il modello produrrà quindi un’immagine adatta in base al testo o all’immagine forniti. Le scelte del modello possono essere utilizzate per modificare lo stile e la qualità dell’immagine finale. Con ControlNet Stable Diffusion, è possibile modificare una varietà di parametri, tra cui:
- Larghezza
- Altezza
- Scala CFG
- Conteggio dei lotti
- Dimensione del lotto e altro ancora
Che cos’è la diffusione stabile ControlNet?
ControlNet Stable Diffusion, un’esclusiva tecnica di intelligenza artificiale per la sintesi delle immagini, offre un controllo a grana fine senza pari sulle immagini prodotte. ControlNet offre un nuovo grado di controllo consentendo agli utenti di accedere al modello con dati aggiuntivi, come prompt di testo o elementi visivi.
I dati aggiuntivi possono avere un impatto sulla struttura, l’aspetto e la sostanza dell’immagine finale. Questo modello si basa su Stable Diffusion, un modello di diffusione utilizzato per produrre fotografie di alta qualità. Se sai come utilizzare Controlnet Stable Diffusion, puoi beneficiare delle seguenti funzionalità:
- Creare rappresentazioni visive di prompt di testo: Ad esempio, potresti creare l’immagine di un gatto che gioca con un gomitolo di lana.
- Crea immagini che assomigliano molto a una determinata immagine: Ad esempio, puoi creare un’immagine di un paesaggio che assomigli a quella della tua opera d’arte preferita.
- Crea foto che ricordano da vicino il lavoro di un certo artista: Ad esempio, potresti creare un’immagine che sembra essere stata dipinta da Vincent van Gogh.
- Crea elementi visivi che riflettono l’estetica di un determinato modello di intelligenza artificiale: Potresti, ad esempio, creare un’immagine che sembra essere stata prodotta dal modello DALL-E.
- Crea l’arte del codice QR AI: ControlNet Stable Diffusion può essere utilizzato per trasformare semplici codici QR in splendide immagini. Visita la pagina associata per scoprire come creare la grafica del codice QR AI utilizzando Stable Diffusion ControlNet.
Un affidabile modello di creazione di immagini di intelligenza artificiale con numerosi vantaggi è ControlNet Stable Diffusion. Questo strumento fa per te se desideri un controllo senza pari sul prodotto finale. Tuttavia, devi prima scaricarlo. Se hai già installato AUTOMATIC1111, assicurati di avere l’ultima versione recente. È ora di iniziare a imparare come utilizzarlo ora.
Svantaggi della diffusione stabile di ControlNet
Ci sono alcuni limiti alla diffusione stabile di ControlNet. Prima di tutto, rispetto ad altri algoritmi di generazione di immagini AI, è meno flessibile.
Questo perché ControlNet è progettato per produrre immagini che aderiscono a un particolare insieme di requisiti. In secondo luogo, l’utilizzo di ControlNet può essere impegnativo. Ciò è dovuto al fatto che richiede agli utenti di fornire al modello una grande quantità di dati sull’immagine di output prevista.
Source: Come usare ControlNet Stable Diffusion: PC