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结合使用ControlNet与Stable Diffusion
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
ControlNet是一种神经网络架构，可以用于控制扩散模型，通过添加额外的条件来改善图像生成。它可以使用户通过一个提示生成一致的图像。ControlNet的工作原理是将原始扩散模型的权重复制到两个集合中，一个是“锁定”集合，保留原始模型，另一个是“可训练”集合，学习新的条件。ControlNet通过在潜在空间中产生差异向量来修改扩散模型生成的图像。它可以用于生成特定人体姿势的图像、将图像风格与其他图像相似、将涂鸦转化为高质量图像等。ControlNet还可以与不同的扩散模型一起使用，具有模块化和快速适应的特点。可以通过Hugging Face Spaces在线演示和Stable Diffusion Web UI使用ControlNet生成图像。
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关键要点
- ControlNet是一种神经网络架构，可以通过添加额外条件来改善图像生成。
- ControlNet允许用户通过一个提示生成一致的图像，而无需尝试不同的提示。
- ControlNet通过将原始扩散模型的权重复制到两个集合中来工作，一个是“锁定”集合，另一个是“可训练”集合。
- ControlNet可以生成特定人体姿势的图像、将图像风格与其他图像相似、将涂鸦转化为高质量图像等。
- ControlNet具有模块化和快速适应的特点，可以与不同的扩散模型一起使用。
- 在Hugging Face Spaces中，用户可以通过上传图像和添加提示来生成图像。
- ControlNet支持多种输入类型，如Canny边缘、用户草图、人体姿势和深度等。
- 用户可以在Stable Diffusion Web UI中安装ControlNet扩展并使用不同的模型生成图像。
- ControlNet的设计允许在小数据集上进行微调而不破坏原始扩散模型。
- 通过使用不同的ControlNet模型和提示工程技术，可以生成高质量的图像。
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