ControlNet++: 一站式图像生成与编辑解决方案

ControlNet++: 一站式图像生成与编辑解决方案

ControlNetPlus ControlNet++: All-in-one ControlNet for image generations and editing! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ControlNetPlus

1. 项目介绍

ControlNet++ 是一个基于原始 ControlNet 架构的全新网络架构，它支持超过10种控制条件，在文本到图像生成任务中能够生成高分辨率的图像，视觉效果与 midjourney 相当。本项目通过两个新模块的引入，扩展了 ControlNet 的功能，使其能够使用相同的网络参数支持不同的图像条件，并且在输入多种条件时不会增加额外的计算负担。这使得设计师能够在不增加计算量或参数的情况下，详细编辑图像。

2. 项目快速启动

环境准备

确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python 3.8 或更高版本
• PyTorch
• Torchvision
• Pillow

您可以通过以下命令安装所需的 Python 包：

pip install torch torchvision pillow

克隆项目

使用 Git 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/xinsir6/ControlNetPlus.git
cd ControlNetPlus

安装依赖

在项目目录中安装 requirements.txt 文件中列出的依赖：

pip install -r requirements.txt

运行示例

以 controlnet_union_test_anime_lineart.py 为例，运行以下命令：

python controlnet_union_test_anime_lineart.py

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些 ControlNet++ 的应用案例和最佳实践：

例子：使用 Openpose 和 Canny 控制条件

# 示例代码，结合 Openpose 和 Canny 控制条件进行图像生成
# 注意：具体代码实现需要根据实际项目结构和 API 进行调整
controlnet_model = ...  # 加载 ControlNet++ 模型
openpose_condition = ...  # 加载 Openpose 条件
canny_condition = ...  # 加载 Canny 条件
output_image = controlnet_model.generate(openpose_condition, canny_condition)
output_image.show()  # 展示生成图像

例子：使用 Scribble 控制条件进行细节编辑

# 示例代码，使用 Scribble 控制条件进行图像细节编辑
# 注意：具体代码实现需要根据实际项目结构和 API 进行调整
controlnet_model = ...  # 加载 ControlNet++ 模型
scribble_condition = ...  # 加载 Scribble 条件
output_image = controlnet_model.edit细节(scribble_condition)
output_image.show()  # 展示编辑后的图像

4. 典型生态项目

ControlNet++ 与以下开源项目兼容：

• BluePencilXL
• CounterfeitXL
• 其他 Lora 模型

这些项目可以与 ControlNet++ 结合使用，以实现更丰富的图像生成和编辑功能。

ControlNetPlus ControlNet++: All-in-one ControlNet for image generations and editing! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ControlNetPlus