ADetailer es una extensión para la webui de difusión estable que realiza enmascaramiento y pintura automática. Es similar al Detallista de Detección.
Puede instalarlo directamente desde la pestaña Extensiones.
O
(de Mikubill/sd-webui-controlnet)
https://github.com/Bing-su/adetailer.git
en "URL del repositorio git de la extensión".Modelo, indicaciones | ||
---|---|---|
Modelo detallador | Determinar qué detectar. | None = desactivar |
Clases de modelo ADetailer | Nombres de clases separados por comas para detectar. sólo disponible cuando se utilizan modelos YOLO World | Si está en blanco, utilice los valores predeterminados. predeterminado = COCO 80 clases |
Aviso de ADetailer, aviso negativo | Indicaciones e indicaciones negativas para aplicar. | Si se deja en blanco, utilizará lo mismo que la entrada. |
Saltar img2img | Saltar img2img. En la práctica, esto funciona cambiando el recuento de pasos de img2img a 1. | img2img solamente |
Detección | ||
---|---|---|
Umbral de confianza del modelo de detección | Para pintar solo se utilizan objetos con una confianza del modelo de detección superior a este umbral. | |
Relación mínima/máxima de máscara | Utilice únicamente máscaras cuyo área esté entre esas proporciones para el área de toda la imagen. | |
Enmascare solo el top k más grande | Utilice únicamente los k objetos con el área más grande del bbox. | 0 para desactivar |
Si desea excluir objetos en el fondo, intente establecer la proporción mínima en aproximadamente 0.01
.
Preprocesamiento de máscara | ||
---|---|---|
Máscara de desplazamiento x, y | Mueve la máscara horizontal y verticalmente | |
Erosión de la mascarilla (-) / dilatación (+) | Ampliar o reducir la máscara detectada. | ejemplo de opencv |
Modo de fusión de máscara | None : pintar cada máscaraMerge : fusionar todas las máscaras y pintarMerge and Invert : fusionar todas las máscaras e invertir, luego pintar |
Aplicado en este orden: desplazamiento x, y → erosión/dilatación → fusión/inversión.
Cada opción corresponde a una opción correspondiente en la pestaña inpaint. Por lo tanto, consulte la pestaña inpaint para obtener detalles sobre cómo utilizar cada opción.
Puede utilizar la extensión ControlNet si tiene ControlNet instalado y modelos ControlNet.
Admite modelos inpaint, scribble, lineart, openpose, tile, depth
. Una vez que elige un modelo, el preprocesador se configura automáticamente. Funciona por separado del modelo establecido por la extensión Controlnet.
Si selecciona Passthrough
, se utilizarán las configuraciones de controlnet que estableció fuera de ADetailer.
Ejemplo de solicitud de API: wiki/REST-API
[SEP], [SKIP], [PROMPT]
tokens: wiki/Avanzado
? どこよりも詳しい After Detailer (adetailer)の使い方 ① 【Difusión estable】
? どこよりも詳しい After Detailer (adetailer)の使い方 ② 【Difusión estable】
Instalación de ADetailer y 5 métodos de uso
Modelo | Objetivo | mapa 50 | mapa 50-95 |
---|---|---|---|
face_yolov8n.pt | Cara 2D/realista | 0.660 | 0.366 |
face_yolov8s.pt | Cara 2D/realista | 0.713 | 0.404 |
mano_yolov8n.pt | Mano 2D / realista | 0,767 | 0.505 |
persona_yolov8n-seg.pt | Persona 2D / realista | 0,782 (bbox) 0,761 (máscara) | 0,555 (bbox) 0,460 (máscara) |
persona_yolov8s-seg.pt | Persona 2D / realista | 0,824 (bbox) 0,809 (máscara) | 0,605 (bbox) 0,508 (máscara) |
mediapipe_face_full | cara realista | - | - |
mediapipe_face_short | cara realista | - | - |
mediapipe_face_mesh | cara realista | - | - |
Los modelos YOLO se pueden encontrar en huggingface Bingsu/adetailer.
Para obtener una descripción detallada del modelo YOLO8, consulte: https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#overview
Modelo mundial YOLO: https://docs.ultralytics.com/models/yolo-world/
Pon tu modelo ultralytics yolo en models/adetailer
. El nombre del modelo debe terminar en .pt
.
Debe ser un modelo de segmento o detección de bbox y usar todas las etiquetas.
ADetailer funciona en tres sencillos pasos.
ADetailer se desarrolla y prueba utilizando el modelo stable-diffusion 1.5, solo para la última versión del repositorio AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.
ADetailer es un trabajo derivado que utiliza dos trabajos con licencia AGPL (stable-diffusion-webui, ultralytics) y, por lo tanto, se distribuye bajo la licencia AGPL.