Stable Diffusion 3.5 ControlNets
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Stable Diffusion 3.5 ControlNets
簡介 :
Stable Diffusion 3.5 ControlNets是由Stability AI提供的文本到圖像的AI模型,支持多種控制網絡(ControlNets),如Canny邊緣檢測、深度圖和高保真上採樣等。該模型能夠根據文本提示生成高質量的圖像,特別適用於插畫、建築渲染和3D資產紋理等場景。它的重要性在於能夠提供更精細的圖像控制能力,提升生成圖像的質量和細節。產品背景信息包括其在學術界的引用(arxiv:2302.05543),以及遵循的Stability Community License。價格方面,對於非商業用途、年收入不超過100萬美元的商業用途免費,超過則需聯繫企業許可。
需求人群 :
目標受眾為插畫師、3D建模師、遊戲開發者、建築師和科研人員等需要高質量圖像生成的專業人士。該產品通過提供精細的圖像控制能力,幫助他們快速生成符合需求的圖像,提高工作效率,同時降低成本。
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使用場景
插畫師使用Canny控制網絡生成具有特定風格和結構的插畫。
建築師利用深度圖控制網絡生成建築渲染圖。
遊戲開發者使用高保真上採樣功能提升遊戲內資產的分辨率。
產品特色
- 支持Canny邊緣檢測控制網絡,用於指導生成圖像的結構。
- 支持深度圖控制網絡,由DepthFM生成,適用於建築渲染或3D資產紋理。
- 支持高保真上採樣,通過分塊處理輸入圖像,提高分辨率。
- 兼容Stable Diffusion 3.5 Large模型,未來將增加更多控制網絡模型。
- 遵循Stability Community License,明確了非商業和商業用途的免費使用條件。
- 提供了詳細的使用指南和代碼示例,便於用戶快速上手。
- 強調安全性和合理使用,避免生成不實內容或被濫用。
使用教程
1. 安裝必要的軟件環境,如git和Python。
2. 克隆Stable Diffusion 3.5的代碼庫,並安裝依賴。
3. 下載所需的模型文件和樣本圖像。
4. 根據需要選擇控制網絡類型,並預處理輸入圖像。
5. 使用命令行工具運行圖像生成,輸入控制網絡模型路徑和條件圖像路徑。
6. 調整ControlNet強度和其他參數以獲得最佳結果。
7. 查看生成的圖像,並根據需要進行後續處理。
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