Xinsir выпустила модель с открытым исходным кодом Controlnet++, которая реализует более десяти видов управления состоянием через единую сеть и поддерживает Openpose, Canny и другие входные данные, избегая утомительных частых изменений модели. Редактор Downcodes подробно объяснит особенности и преимущества Controlnet++, а также его влияние на область преобразования текста в изображение.
Недавно компания Xinsir выпустила новую модель с открытым исходным кодом Controlnet++, которая может контролировать более десяти условий через сеть. В частности, Controlnet++ поддерживает такие входные данные, как Openpose и Canny, что позволяет избежать проблем с частой сменой моделей.
Controlnet++ основан на архитектуре ControlNet и поддерживает более десяти различных типов управления посредством новых модулей для создания и редактирования текста в изображение. Эта модель способна создавать изображения высокого разрешения с визуальным качеством, сравнимым с Midjourney, что делает ее особенно полезной для дизайнеров, которым требуется точный монтаж.
Особенности конструкции модели
Множественные элементы управления: Controlnet++ разработал новую архитектуру, которая может поддерживать управление несколькими состояниями изображения и использовать одни и те же параметры сети для создания изображений в различных условиях.
Новые модули: В модели представлены два новых модуля: один предназначен для расширения исходной сети ControlNet для поддержки различных условий изображения, а другой — для поддержки ввода с несколькими условиями без увеличения вычислительной нагрузки. Он очень подходит для дизайнеров, которым необходимо редактировать изображения. подробно.
Тест производительности: эксперименты с SDXL показывают, что Controlnet++ превосходит исходную модель с точки зрения возможностей управления и эстетических показателей.
Controlnet++ предоставляет примеры генерации изображений при различных условиях управления, включая отдельные условия, такие как Openpose, Depth и Canny, а также примеры комбинаций нескольких условий, такие как Openpose + Canny, Openpose + Depth и т. д. Эти примеры демонстрируют мощные генеративные возможности модели в различных условиях.
В настоящее время Controlnet++ недоступен в веб-интерфейсе и Comfyui, но его универсальность и высокое качество вывода делают его важным прорывом в области преобразования текста в изображение. Дизайнеры и разработчики могут ожидать, что в ближайшем будущем больше платформ будут поддерживать эту мощную модель, что упростит создание и редактирование высококачественных изображений.
Адрес загрузки модели: https://top.aibase.com/tool/controlnet-
Эффективность и универсальность Controlnet++ делают его крупным достижением в области генерации изображений с широкими перспективами применения в будущем. Редактор Downcodes надеется, что эту модель интегрируют и другие платформы, чтобы предоставить пользователям более удобный опыт создания изображений.