你好，我是Stable Diffusion攻略的小编。今天，我们将深入探讨Stable Diffusion的ControlNet扩展，以及如何使用这一强大的工具来控制AI图像和视频中的对象。ControlNet是一项由斯坦福大学研究人员开发的创新性技术，将Stable Diffusion提升到一个全新的水平，使其不仅仅是一个玩具，而是一个商业项目的利器。
ControlNet：Stable Diffusion 的扩展 ControlNet可以被看作是一种稳定扩散微调方法，其核心原理是将可训练的网络模块附加到稳定扩散模型的U-Net中。稳定扩散模型本身的权重在训练过程中保持不变，而ControlNet的附加模块才会被训练和微调。这一独特的设计使得我们能够根据各种条件，如边缘检测、草图处理或人体姿势，轻松控制图像的生成过程。因此，ControlNet赋予了创作者更多的自由和创造力，使他们能够实现更具个性和创新的图像和视频生成。
安装 ControlNet 在开始使用ControlNet之前，您需要进行安装。首先，您可以在GitHub上找到ControlNet扩展的链接（https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet）。将这个链接填入扩展的安装选项中，并在安装完成后，不要忘记点击“Apply and restart UI”。
接下来，您需要将ControlNet模型文件（.pt、.pth、.ckpt或.safetensors）放入”models/ControlNet”文件夹中。然后，打开”txt2img”或”img2img”选项卡，并输入您的提示。点击“刷新模型”以选择要使用的ControlNet模型。如果您没有看到模型选项，可以尝试重新加载或重新启动webui。最后，您可以上传您的图像并选择适当的预处理器，然后点击完成。
目前，ControlNet支持完整型号和修剪型号，您可以使用提供的工具从原始.pth文件中提取ControlNet。此外，您还可以访问预训练模型，以便更快地开始使用ControlNet（https://huggingface.co/lllyasvi）。
发挥创造力 ControlNet为创作者提供了前所未有的创造力和控制能力。它不仅可以用于图像生成，还可以应用于视频处理，从而让您在项目中实现更多创意和创新。不再受限于传统的生成模型，Stable Diffusion的ControlNet将AI技术推向了一个新的高度，使得商业项目和艺术创作更加令人兴奋和富有创意。
在Stable Diffusion攻略，我们将继续为您带来有关ControlNet和其他创新技术的最新资讯和教程。无论您是一个创作者，一个开发者，还是一个对AI技术感兴趣的人，我们都希望通过我们的内容，帮助您更好地理解和应用这些令人振奋的技术。
现在，您已经了解了ControlNet的基本使用方法和潜力，不妨开始探索并释放您的创造力吧！在这个充满机会和创新的时代，ControlNet将成为您的得力助手，帮助您实现更多惊人的项目。
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