Xinsir hat das Open-Source-Modell Controlnet++ veröffentlicht, das mehr als zehn Arten der Zustandssteuerung über ein einziges Netzwerk realisiert und Openpose, Canny und andere Eingaben unterstützt, wodurch die Mühe häufiger Modelländerungen vermieden wird. Der Herausgeber von Downcodes wird die Funktionen und Vorteile von Controlnet++ sowie seine Auswirkungen auf den Bereich der Text-zu-Bild-Generierung ausführlich erläutern.
Kürzlich hat Xinsir ein neues Open-Source-Modell Controlnet++ veröffentlicht, das mehr als zehn Bedingungen über ein Netzwerk steuern kann. Insbesondere unterstützt Controlnet++ Eingaben wie Openpose und Canny und vermeidet so die Probleme häufig wechselnder Modelle.
Controlnet++ basiert auf der ControlNet-Architektur und unterstützt mehr als zehn verschiedene Steuerungstypen durch neue Module für die Text-zu-Bild-Generierung und -Bearbeitung. Dieses Modell ist in der Lage, hochauflösende Bilder mit einer visuellen Qualität zu erzeugen, die mit Midjourney vergleichbar ist, was es besonders nützlich für Designer macht, die eine feine Bearbeitung benötigen.
Modelldesignmerkmale
Mehrere Steuerungen: Controlnet++ hat eine neue Architektur entwickelt, die die Steuerung mehrerer Bildbedingungen unterstützen und dieselben Netzwerkparameter verwenden kann, um eine Bilderzeugung unter verschiedenen Bedingungen zu erreichen.
Neue Module: Das Modell führt zwei neue Module ein, um das ursprüngliche ControlNet zu erweitern, um verschiedene Bildbedingungen zu unterstützen, und das andere, um die Eingabe mehrerer Bedingungen zu unterstützen, ohne den Rechenaufwand zu erhöhen. Es ist sehr gut für Designer geeignet, die Bilder bearbeiten müssen ausführlich.
Leistungstest: Experimente mit SDXL zeigen, dass Controlnet++ dem Originalmodell in Bezug auf Steuerungsfähigkeiten und ästhetische Ergebnisse überlegen ist.
Controlnet++ bietet Beispiele für die Bildgenerierung unter einer Vielzahl von Steuerbedingungen, einschließlich Einzelbedingungen wie Openpose, Depth und Canny sowie Beispiele für Kombinationen mehrerer Bedingungen wie Openpose + Canny, Openpose + Depth usw. Diese Beispiele demonstrieren die leistungsstarken generativen Fähigkeiten des Modells unter verschiedenen Bedingungen.
Derzeit ist Controlnet++ nicht auf Web UI und Comfyui verfügbar, aber seine Vielseitigkeit und hochwertige Ausgabe machen es zu einem wichtigen Durchbruch bei der Text-zu-Bild-Generierung. Designer und Entwickler können damit rechnen, dass in naher Zukunft weitere Plattformen dieses leistungsstarke Modell unterstützen und so die Generierung und Bearbeitung hochwertiger Bilder erleichtern.
Modell-Download-Adresse: https://top.aibase.com/tool/controlnet-
Die Effizienz und Vielseitigkeit von Controlnet++ machen es zu einem großen Fortschritt im Bereich der Bilderzeugung mit breiten Anwendungsaussichten für die Zukunft. Der Herausgeber von Downcodes freut sich darauf, dass weitere Plattformen dieses Modell integrieren, um Benutzern ein komfortableres Bilderstellungserlebnis zu bieten.