寻找一种在Stable Diffusion中更准确地控制 AI 艺术创作的 AI 艺术家可能对学习如何使用 ControlNet 感兴趣。Stable Diffusion模型，改变了人工智能艺术家生成和操纵图像的方式。该模型允许用户从参考图像中复制构图或人体姿势，提供以前无法达到的精度水平。本文将深入探讨使用 ControlNet 的复杂性，重点介绍图像提示适配器，以及如何利用它来自定义 AI 图像。
控制网是一种神经网络模型，旨在控制Stable Diffusion模型。它为文本提示添加了额外的条件层，这是使用 SDXL 模型的最基本形式。这种额外的条件可以采取各种形式，允许用户精确地操作AI生成的图像。ControlNet 中的图像提示适配器是一个功能强大的工具，可用于在 AI 生成的面部周围创建人物和背景，更改照片中人物的年龄、头发类型和颜色，或更改数字艺术中的元素。
如何使用 SDXL 和 ControlNet 自定义 AI 艺术
ControlNet 及其图像提示适配器为操作和生成 AI 图像提供了强大的工具。无论您是想改变数字艺术中的元素、再生 AI 图像，还是从面部图像创建整个身体和环境，ControlNet 都能提供以前无法实现的精度和控制水平。有了正确的知识和工具，图像处理和生成的可能性几乎是无限的。
要使用 ControlNet，用户需要从 Hugging Face 下载三个 IP 适配器型号，以及 IP 适配器加人脸型号。IP 适配器模型是一种图像提示模型，用于基于文本到图像的扩散模型，如Stable Diffusion，可与其他 ControlNet 模型结合使用。
使用 IP 适配器模型的工作流涉及在 SDXL 中重新生成参考 AI 映像，并使用正面提示将元素添加到最终映像。此过程允许用户使用 ControlNet 更改数字艺术中的元素。例如，用户可以使用修复来更改基本 AI 图像的头发，并从另一个基本图像对面部进行上色。这种技术提供了对主体身体和面部角度的控制级别，允许用户在不修复的情况下更改图像的主题。
ControlNet模型也可以与其他模型结合使用。例如，Rev 动画检查点可用于获取 AI 生成的房屋矢量并将其重新生成为动漫风格的艺术。这种技术可用于在各种环境和天气条件下操纵艺术。
ControlNet最强大的功能之一是能够从面部图像创建整个身体和环境。这是通过使用加号面部模型和第二个使用开放姿势的 ControlNet 图像来实现的。此功能为用户提供了对主体身体和面部角度的更多控制，使他们能够创建更逼真和详细的图像。
