大家好我是花生~
之前为大家系统介绍过 Stable Diffusion WebUI 中 Controlnet 插件的安装使用方法,也系统梳理过各个模型的用法。现在 Controlnet 又有了一些新的模型和功能,今天正好为大家梳理一下。相关模型文件都在文末的云盘链接内,有需要的小伙伴记得下载~
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大家好,我是花生~ Controlnet 更新到1.1.40 版本后,新增了很多预处理器和控制模型,很多小伙伴不知道该怎么使用。
阅读文章 >Animal_openpose 是一个专门提取狗、鹿、马、豹等四足动物姿势骨架的模型,也可以用来引导人马等奇幻形象的生成。使用时需要:
① 下载 rtmpose-m_simcc-ap10k_pt-aic-coco_210e-256x256-7a041aa1_20230206.onnx 预处理器模型,放到 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\openpose 文件夹内
② 下载 control_sd15_animal_openpose_fp16.safetensors 模型文件,安装到根目录的 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夹中
模型文件安装完成后,在 Controlnet 中启用 animal_openpose 预处理器和模型,按正常流程生成即可。
Densepose 也是控制人物动作的模型,区别在于 openpose 和 dw_openpose 提取的是骨架图,densepose 提取则是躯干和四肢的轮廓图,它可以判断复杂的姿势重叠,与 Depth 模型搭配使用效果更好。使用时需要:
- 下载 densepose_r50_fpn_dl.torchscript 文件,安装到根目录的 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\densepose 文件夹中
- 下载 controlnetFor_v10.safetensors 模型文件,安装到根目录的 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夹中
Densepose 预处理器有 2 种,densepose (pruple bg & purple torso) 生成紫色背景/紫色主体的预览图,densepose_parula (black bg & blue torso) 生成黑色背景/蓝色主体的预览图,使用时按需要选择,控制模型选择 controlnetFor_v10.safetensors 即可。
Depth_anything 是一个新的深度估计模型,相比其他深度模型,它处理的预览图更清晰锐利,并且在处理运动画面时有更好的表现,适合用于 Animatediff 等视频插件。使用时需要下载 control_sd15_depth_anything.safetensors 模型文件,安装到根目录的 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夹中,使用时在 Controlnet 中启用 depth_anything 预处理器和模型,按正常流程生成即可。
Depth_hand_refiner 是一个专门修复手部畸形的深度模型,预处理器已经内置在最新版本的 controlnet 中了,使用时需要下载 hrnetv2_w64_imagenet_pretrained.pth 模型文件,放到 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\hand_refiner\hr16/ControlNet-HandRefiner-pruned 文件夹中。
生成的图像如果发现手部出现问题,可以将其发送到「图生图-局部重绘」中,先用画笔涂抹手部区域;然后启用 controlnet,上传问题图像,预处理器选 Depth_hand_refiner,模型选 control_v11f1p_sd15_depth,点击生成,就可以将手部问题修复正常了。
官方教程: https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/2442
Ip-adapter_face_id_plus 是 Ip-adapter_face_id 的升级版,可以更好地保持人物面部的一致性,用能实现与 Reactor 相似的人物换脸效果。目前共有 FaceID / FaceID Plus / FaceID Plus v2 / FaceID SDXL 4 款模型,每款都有对应的预处理器、控制模型和 lora 模型,使用时的搭配要正确。
准备工作:
- 使用 face_id 首先需要安装 insightface,具体方式见官方教程。
- 下载 ip-adapter-faceid-plus_sd15.bin 模型,安装到根目录 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夹
- 下载 ip-adapter-faceid-plus_sd15_lora.safetensors 模型,安装到 models\Lora 文件夹
- 下载 buffalo_l 文件夹,放到 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\insightface\models 中
模型安装完成后,启用 controlnet,上传换脸源图像,选择 ip-adapter-faceid-plus 模型和预处理器;填写正向提示词,添加 ip-adapter-faceid-plus_sd15_lora 模型,权重 0.5-0.7;其他生成参数正常设置即可。
Softedge_teed 是一款新的软边缘处理模型,提取的线条边缘比其他几款预处理器更清晰详细一些。使用前需要:
- 下载 7_model.pth 模型,安装到根目录 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\TEED 中
- SD1.5 模型直接搭配 control_v11p_sd15_softedge 控制模型使用;SDXL 模型需要下载 controlnet-sd-xl-1.0-softedge-dexined.safetensors 模型,安装到 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夹中。
出于 IP-Adapter 模型学习风格的需要,controlnet 插件现在支持同时上传多张图像,只需在上传图像时切换至「Multi-inputs」选项,然后点击 Upload Images 即可。
好啦以上就是本期为大家总结的 SD WebUI Controlnet 插件最近的更新内容,文内提到的模型资源都在下方的云盘链接内。有关于文章的问题可以扫描下方二维码,加入“优设 AI 绘画交流群”,和我及其他设计师一起交流学习。如果你想系统学习 Stable Diffusion WebUI 的用法,可以看看我最新制作的 《零基础 AI 绘画入门指南》,这是一门面向 AI 绘画零基础人群的系统课程,有全面细致的用法教学,并提供配套资源,能帮你快速掌握这款目前最热门的 AI 绘画工具。
参考链接:
- https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/2387
- https://www.bilibili.com/video/BV1s94y1M7e4/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7e86aff88430dc49c39de082d6a0f147
- https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/2575
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