[整理]Stable Diffusion Wildcards 線稿上色

wildcards 安裝
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-wildcards

ControlNet 模型下載
(1.0) https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
(1.1) https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main

control_sd15_canny.pth 適用於給線稿上色,或將圖片轉化為線搞後重新上色,比較適合人物。
control_sd15_depth.pth 創造具有景深的中間圖,建築人物皆可使用。
Stability的模型64×64深度,ControlNet模型可生成512×512深度圖。
control_sd15_hed.pth 提取的圖像目標邊界將保留更多細節,此模型適合重新著色和風格化。
control_sd15_mlsd.pth 該模型基本不能識別人物的,但非常適合建築生成,根據底圖或自行手繪的線稿去生成中間圖,然後再生成圖片。
control_sd15_normal.pth 根據底圖生成類似法線貼圖的中間圖,並用此中間圖生成建模效果圖。
此方法適用於人物建模和建築建模,但更適合人物建模。
control_sd15_openpose.pth 根據圖片生成動作骨骼中間圖,然後生成圖片,使用真人圖片是最合適的,因為模型庫使用的真人素材。
control_sd15_scribble.pth 使用人類塗鴉控制SD。該模型使用邊界邊緣進行訓練,具有非常強大的數據增強功能,以模擬類似於人類繪製的邊界線。
control_sd15_seg.pth 使用語義分割來控制SD,協議是ADE20k。
現在您需要輸入圖像,然後一個名為Uniformer的模型將為您檢測分割。

顏色TXT https://drive.google.com/file/d/1Wsjr…

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