通过colab体验ControlNet
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在Colab中使用ControlNet进行文字生成图片。用户需登录Google账号并选择stable版本。详细说明了text2img和img2img功能的使用，包括提示词、排除词和生成算法的设置。此外，推荐了一个网站以获取提示词，并介绍了ControlNet的功能和相关模型。
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关键要点
- 用户需登录Google账号并选择stable版本以使用ControlNet。
- text2img和img2img功能的使用包括提示词和排除词的设置。
- Sampling method适用于生成图像的算法，Restore faces用于修复人脸。
- Hires. fix采用两阶段方法生成图像，Batch count和Batch size与显存有关。
- CFG Scale值影响图片的创意程度，值越低创意越高。
- 推荐网站提供各种提示词供用户选择。
- ControlNet功能可通过Preview查看绘画效果，Additional Networks可加入自定义模型。
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延伸问答
如何在Colab中使用ControlNet进行图像生成？
用户需登录Google账号，访问stable版本的Colab，运行相应的notebook，然后使用text2img或img2img功能进行图像生成。
什么是text2img和img2img功能？
text2img功能用于根据提示词生成图像，而img2img功能则允许用户在已有图像的基础上进行修改和生成。
CFG Scale值对生成图像有什么影响？
CFG Scale值影响图像的创意程度，值越低，生成的图像越具创意。
如何设置提示词和排除词？
在text2img功能中，提示词填写在prompt位置，排除词填写在negative prompt位置，以控制生成内容。
ControlNet的Preview功能有什么用？
Preview功能允许用户查看ControlNet将如何绘画，帮助用户预览生成效果。
推荐的提示词网站是什么？
推荐的网站是https://prompthero.com，用户可以在此找到各种提示词。
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