大家好，欢迎回到 Stable Diffusion入门-ControlNet 深入理解 系列的第四课！

如果你还没有看过上一课，赶紧补课哦：Stable Diffusion入门-ControlNet 深入理解 第三课。

上一课我们讲解了 ControlNet 结构类模型，今天我们继续带你了解 风格迁移类模型 和 重绘控制类模型，这两种模型将帮助你在AI绘画中自由玩转“艺术创作”和“创意修图”。

准备好了吗？让我们一起来揭开这些神奇的模型的面纱！

一、风格迁移类模型——让AI学会“模仿大师”

风格迁移类模型的作用，就是让AI学习一张参考图的“风格”，然后将这种风格应用到你给定的新图像上。

这就像是你给AI看了一幅蒙娜丽莎的画，然后让它根据蒙娜丽莎的风格去画你的自拍。

是不是听起来就很酷？

1. Shuffle洗牌——风格大变样

Shuffle 算法的作用简单来说就是“打乱”。

它通过打散参考图的配色来获取信息，并将这种风格应用到新的图像上。

换句话说，AI会“模仿”你给它的参考图的配色，但它并不会完全复制，而是给你一张“新”图，保持了参考图的色调，又不失原创感。

文章来源于互联网:Stable Diffusion入门-ControlNet 深入理解 第四课：风格迁移与重绘控制模型——让AI也有“艺术天赋”！

相关推荐: 多数据中心运维：别让 “分布式” 变成 “混乱式”

随着企业数字化转型的加速，分布式架构已成为支撑业务连续性的关键。然而，多数据中心管理面临网络延迟、数据同步偏差、运维工具分散等痛点。据Gartner统计，70%的企业因跨区域监控缺失导致故障响应延迟超2小时。如何构建统一管控体系？ManageEngine Op…

大家好，欢迎来到Stable Diffusion入门-ControlNet深入理解系列的第一课！

今天，我们要聊聊一个让AI绘画从“盲目生成”走向“精准控制”的神奇插件——ControlNet。

它就像一位无声的魔术师，把原本随意的AI生成图片变得有条不紊、精准可控！

在这一系列课程中，我们将带你从零开始，全面认识并掌握这个强大的控制工具。放心，即使你是绘画小白，也能轻松理解。

那我们今天先来解锁 ControlNet 究竟是什么，它是如何通过控制图像生成的。

ControlNet是什么？为AI绘画提供“超能力”！

在我们正式进入ControlNet的奇妙世界之前，先问自己一个问题：有没有曾经被AI生成的图片吓到过？

比如人物歪嘴斜眼、背景一团糟……如果你有这样的困扰，那你就需要ControlNet！

简单来说，ControlNet就是一个神奇的“控制网”，可以让AI绘画不再盲目，而是精准地按照你的要求生成。

它能让你对AI的绘图结果进行精准控制，就像拥有一只魔法手，轻松调节画面的姿势、背景、动作、甚至是细节。听起来是不是很酷？

感兴趣的同学可以直接去看作者的产品介绍：

如果你对这些理论知识十分头疼。

那就跟着我的介绍，看看能不能简单的帮你理解 这个神奇又强大的组件。

走进ControlNet的界面：看这两个关键模块

ControlNet的界面其实很简洁

文章来源于互联网:Stable Diffusion入门-ControlNet 深入理解 第一课：ControlNet，控制AI绘图的“大杀器”

相关推荐: 一张图出大片！内置50多种运镜的AI视频模型Higgsfield AI

大家好，我是言川。 最近，AI 视频领域迎来了一款重磅模型：Higgsfield AI。 与可灵 AI、Sora 等模型主要依赖文本提示生成视频不同，Higgsfield AI 独辟蹊径，采用预设的运镜模板，轻松实现电影级镜头控制。这意味着，只需一张静态图片，…