ControlNet 作为 Stable Diffusion 的一大重要扩展插件,因其强大的图像生成控制能力,逐渐被广泛应用于多个领域。它通过多种控制类型为用户提供了对生成图像的更精细化调整,使创作更加直观和高效。
根据前面的课程学习,我们知道,Controlnet是提取参考图的某个特征后,再进行生图的。而提取的特征类型就是在控制类型选项中进行选择,不同的控制类型对应的应用场景是不同的,今天我们就梳理一下ControlNet常用的应用场景,以及对应的控制类型介绍。
一、草图到高清图像
1、场景:如果你画了一个简单的草图,希望生成精致的画作。
2、流程:上传你的草图,选择 “Canny Edge” 或 “Lineart” 模型,输入文字描述,比如 “a futuristic cityscape at sunset”,AI 会根据草图生成符合描述的高清画作,适用于插画创作和概念设计。
二、姿态控制
1、场景:想要生成特定姿势的人物图,比如跳舞、坐在椅子上等动态场景。
2、流程:
(1)使用人体姿态检测工具(例如 OpenPose)生成姿态图。
(2)上传姿态图到 ControlNet,输入描述(如 “a dancer in a flowing dress”)。
(3)AI 将根据姿态生成对应的人物图像,适合动画设计和角色创作。
三、深度控制
1、场景:想要生成具有真实感的三维效果图片,比如建筑物、自然景观或动态背景。
2、流程:
(1)使用深度检测工具(例如 Depth)生成深度图。
(2)上传深度图到 ControlNet,描述场景(如 “a modern skyscraper in a cloudy sky”)。
(3)AI 会根据深度信息生成带有强烈空间感的图片,用于3D设计和影视场景搭建。
四、涂鸦变艺术作品
1、场景:随手画了一些简单涂鸦,想让 AI 把它变成一幅艺术作品。
2、流程:
(1)上传涂鸦图,选择 “Scribble” 或 “Lineart” 模型。
(2)输入想要的风格(如 “watercolor painting of a seaside cottage”)。
(3)AI 将涂鸦转化为符合风格的精美作品,适用于儿童画优化或草图设计。
五、边缘优化与细化
1、场景:想将轮廓模煳的图像转化为更精细的作品,比如重新绘制摄影中的物体边缘。
2、流程:
(1)上传轮廓图或模煳的图片,选择 “SoftEdge” 或 “Canny Edge” 模型。
(2)输入描述(如 “a detailed flower with soft petals”)。
(3)AI 会优化细节,生成精细化的图像,适合自然风景和人像优化。
六、产品设计与技术制图
1、场景:需要快速从草图生成概念设计图或技术制图,比如建筑物或机械设计。
2、流程:
(1)上传技术草图,选择 “MLSD” 模型,用于检测直线或几何形状。
(2)输入描述(如 “a futuristic bridge with sleek curves”)。
(3)AI 将草图转化为高质量的设计图,适用于工业设计和建筑制图。
七、复杂场景的分割与生成
1、场景:希望控制特定区域的图像生成,比如将背景替换为不同风格。
2、流程:
(1)使用分割工具生成图像的区域分割图,上传到 ControlNet,选择 “Segmentation” 模型。
(2)输入描述(如 “a park scene with cherry blossoms in the background”)。
(3)AI 会根据区域分割生成复杂场景,适用于场景设计和广告创意。
八、创意实验与拼贴艺术
1、场景:希望生成独特的实验性艺术风格作品,比如拼贴画或数据艺术图。
2、流程:
(1)上传需要处理的图像或多个图像素材,选择 “Shuffle” 模型。
(2)输入描述(如 “a surreal collage of cityscapes and nature”)。
(3)AI 将素材重新组合生成艺术作品,适合创意设计和新媒体艺术。
总结
ControlNet 的多种控制类型赋予了 AI 图像生成无与伦比的灵活性和精准性。无论是专业设计师、游戏开发者,还是普通用户,借助这些功能都可以快速实现自己的创作目标。通过对不同控制类型的深入了解和灵活运用,你将能够在艺术创作、商业设计和教育培训中找到更多的可能性。
在后续的课程中,我们将一一展开讲解每个应用场景的详细使用步骤。
原文链接:https://www.aiadmin.com/course/AiWcVE37bYfy.html