Stable Diffusion 3.5 ControlNets
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Stable Diffusion 3.5 ControlNets
简介 :
Stable Diffusion 3.5 ControlNets是由Stability AI提供的文本到图像的AI模型,支持多种控制网络(ControlNets),如Canny边缘检测、深度图和高保真上采样等。该模型能够根据文本提示生成高质量的图像,特别适用于插画、建筑渲染和3D资产纹理等场景。它的重要性在于能够提供更精细的图像控制能力,提升生成图像的质量和细节。产品背景信息包括其在学术界的引用(arxiv:2302.05543),以及遵循的Stability Community License。价格方面,对于非商业用途、年收入不超过100万美元的商业用途免费,超过则需联系企业许可。
需求人群 :
目标受众为插画师、3D建模师、游戏开发者、建筑师和科研人员等需要高质量图像生成的专业人士。该产品通过提供精细的图像控制能力,帮助他们快速生成符合需求的图像,提高工作效率,同时降低成本。
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 52.2K
使用场景
插画师使用Canny控制网络生成具有特定风格和结构的插画。
建筑师利用深度图控制网络生成建筑渲染图。
游戏开发者使用高保真上采样功能提升游戏内资产的分辨率。
产品特色
- 支持Canny边缘检测控制网络,用于指导生成图像的结构。
- 支持深度图控制网络,由DepthFM生成,适用于建筑渲染或3D资产纹理。
- 支持高保真上采样,通过分块处理输入图像,提高分辨率。
- 兼容Stable Diffusion 3.5 Large模型,未来将增加更多控制网络模型。
- 遵循Stability Community License,明确了非商业和商业用途的免费使用条件。
- 提供了详细的使用指南和代码示例,便于用户快速上手。
- 强调安全性和合理使用,避免生成不实内容或被滥用。
使用教程
1. 安装必要的软件环境,如git和Python。
2. 克隆Stable Diffusion 3.5的代码库,并安装依赖。
3. 下载所需的模型文件和样本图像。
4. 根据需要选择控制网络类型,并预处理输入图像。
5. 使用命令行工具运行图像生成,输入控制网络模型路径和条件图像路径。
6. 调整ControlNet强度和其他参数以获得最佳结果。
7. 查看生成的图像,并根据需要进行后续处理。
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