ControlNet大更新：僅靠提示詞就能精準P圖，保持畫風不變，網友：
Stable Diffusion 插件、“AI 繪畫細節控制大師”ControlNet 迎來重磅更新:
只需使用文本提示詞，就能在保持圖像主體特征的前提下，任意修改圖像細節。
比如給美女從頭發到衣服都換身造型，表情更親和一點:
抑或是讓模特從甜美鄰家女孩切換到高冷御姐，身體和頭部的朝向、背景都換個花樣兒:
—— 不管細節怎么修改，原圖的“靈魂”都還在。
除了這種風格，動漫類型的它也能駕馭得恰到好處:
來自推特的 AI 設計博主 sundyme 就稱:
效果比想象得要好！
咳咳，各位 AI 繪畫圈的朋友們，打起精神來，又有好玩的了。
ControlNet 上新:保留原圖畫風的修圖功能
以上更新內容，其實指的是一個叫作“reference-only”的預處理器。
作者介紹，這個功能其實類似于“inpaint”功能，但不會讓圖像崩壞。
一些資深玩家可能都知道一個 trick，就是用 inpaint 來進行圖像擴散。
比如你有一張 512x512 的狗的圖像，然后想用同一只狗生成另一張 512x512 的圖像。
這時你就可以將 512x512 的狗圖像和 512x512 的空白圖像連接到一張 1024x512 的圖像中，然后使用 inpaint 功能，mask 掉空白的 512x512 部分，漫射出具有相似外觀的狗的形象。
在這個過程中，由于圖像只是簡單粗暴的進行拼接，加上還會出現失真現象，所以效果一般都不盡如人意。
有了“reference-only”就不一樣了:
它可以將 SD的注意力層直接鏈接到任何獨立的圖像，方便 SD 直接讀取這些圖像作為參考。
也就是說，現在你想要在保持原圖風格的前提下進行修改，使用提示詞直接在原圖上就能操作。
如官方示例圖將一只靜立的小狗改成奔跑動作:
網友:ControlNet 迄今最好的一個功能
“reference-only”功能一出，有不少網友就上手體驗了。
有人稱這是 ControlNet 迄今為止最棒的一個功能:
還有人稱:
是時候把以前丟棄的廢圖都撿回來重新修復一下了。
當然，認為它也不是那么完美也有，但網友還是表示“總歸方向是對了”。
以下是三位推特博主嘗試的效果，主要都是動漫風，一起欣賞一下:
有沒有戳中你的心巴？
參考鏈接:
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