ControlNet精準控制AI繪畫教程

AI繪畫相信大家都已經(jīng)不陌生了，雖然AI繪畫出圖很方便，但是要讓其生成一副自己滿意的圖，還是需要費一番心思，有時候多次調(diào)整關(guān)鍵詞就是生成不了自己想要的畫面，這些一直以來都是AI繪畫的痛點但就在最近，一款名為“ControlNet”AI繪畫插件的出現(xiàn)，幾乎可以說是完美解決了AI繪畫的痛點，它可以幾乎做到完美控制畫面。

ControlNet的繪畫模式是：先讓用戶輸入一張參考圖，然后程序根據(jù)此圖按一定的模式預(yù)處理一張新圖，之后再由AI根據(jù)這兩幅圖繪制出成品；當(dāng)然，用戶可以關(guān)閉程序的預(yù)處理功能，直接輸入一張用戶自己處理好的圖片當(dāng)作預(yù)處理圖，之后AI僅根據(jù)這副圖生成成品。

例如下面四位美少女，原本是一張四個閨蜜在沙灘邊上的普通合影照，在新魔法的加持下，"啪的一下"畫風(fēng)兩極反轉(zhuǎn)，瞬間進入唯美動漫風(fēng)，還有效果截然不同的。不僅是動漫畫風(fēng)效果上的驚艷，就連人物的pose也是保持得"原汁原味"，美女們這下子算是分分鐘實現(xiàn)了動漫自由。

一.骨骼綁定-OpenPose

用戶可以輸入一張姿勢圖片（推薦使用真人圖片）作為AI繪畫的參考圖，輸入prompt后，之后AI就可以依據(jù)此生成一副相同姿勢的圖片；當(dāng)然了，用戶可以直接輸入一張姿勢圖，如下圖：

注意：OpenPose模型已經(jīng)更新手部骨骼了，手指的問題和多人問題將很快被解決

二.精準控線

2.1 Canny模型

用戶輸入一張動漫圖片作為參考，程序會對這個圖片預(yù)加載出線稿圖，之后再由AI對線稿進行精準繪制（細節(jié)復(fù)原能力強）

2.2 Hed模型

相比Canny自由發(fā)揮程度更高

2.3 Scribble模型

涂鴉成圖，比Canny自由發(fā)揮程度更高，以下為低權(quán)重成圖

2.4 Seg模型

區(qū)塊標注，適合潦草草圖上色

2.5 Mlsd模型

建筑物線段識別

三.三維制圖

3.1 Normal模型

適用于3維制圖，用于法線貼圖，立體效果

AI會提取用戶輸入的圖片中3D物體的法線向量，以法線為參考繪制出一副新圖，此圖與原圖的光影效果完全相同

3.2 Depth模型

該模型可以較好的掌握圖片內(nèi)的復(fù)雜3維結(jié)構(gòu)層次，并將其復(fù)現(xiàn)

它會從用戶輸入的參考圖中提取深度圖，再依據(jù)此重現(xiàn)畫面的結(jié)構(gòu)層次

這也就說明了我們可以直接通過3D建模軟件直接搭建出一個簡單的場景，再將其拋給AI繪畫"Depth"模型去"渲染"

AI繪畫ControlNet在線使用教程

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流程和正常文生圖一致，區(qū)別在于在底下這里選擇這個controlnet的選項。

這里以人體動作為例，以Preprocessor就選openpose，模型就選control_openpose。

效果如下：

在選擇Preprocessor和模型時，這里就涉及到一個概念。

Preprocessor是什么呢，是個預(yù)處理器的意思。放進去的圖會先經(jīng)過這個東西

比如 canny 預(yù)處理器，就是這樣子的：中間的就是經(jīng)過 canny預(yù)處理的效果。

canny預(yù)處理 +?control_canny 模型