前言

嗨，大家好~我是兔兔科技的大白菜，不是大白兔。

本期我们来说一下Controlnet的以下几个预处理器Scribble、Segmentation、Shuffle、Instruct P2P。

【成果展示】

@tutushuodona AI Dance#ai #跳舞 #aigirl #beauty #ai跳舞 #人工智能 ♬ 原聲 – 兔兔说

part 1 Scribble/Sketch的实操使用

【原理介绍】

这一个功能，和图生图的涂鸦功能一样

可以将自己随便画的东西放进去，通过输入关键词，得到有着一样线条的照片

【效果展示】

原图	Scribble处理后

【实操部分】

controlnet的模型选择：

预处理器：Scribble 模型：Scribble

【引导图】

【提示词】

girl，flowers，cute rabbit

Magic Forest,tree house

City view

part 2 Segmentation（语义分割绘制）的实操使用

【 Segmentation原理介绍】

Segmentation简单来说，就是预处理器标记参考图像中的对象类型。

下面是一个正在运行的分割处理器。

【引导图】

【提示词】

  Iron man,dog,building,tree,cars,grass

【采样器的适用范围】

原图	seg_ufade20k	seg_ofade20k	seg_ofcoco

归纳来说：ofade20k更适合一些室内比较精细的小物体，ofcoco则更适合于室外的大物体，ufade20k则渐渐被ofcoco所取代了。

part 3 Shuffle的实操使用

【shuffle原理介绍】

与其他预处理器不同，Shuffle预处理器是随机的，它将受到你的种子值的影响。受输入参考图像的配色影响，洗牌式出图。

随机预处理器与随机播放控制模型一起使用。随机控制模型可以与随机预处理器一起使用，也可以不使用随机播放预处理器。

输入图像（原图）	shufffle预处理器	Shuffle 预处理器+shuffle模型	仅使用 Shuffle（预处理器：无）

【实操部分】

controlnet的模型选择：

预处理器：Shuffle 模型：Shuffle

【引导图】

【提示词】

Living room

Modern interior design

Minimalist decor

Cozy living room

Chic home office

part 4 Instruct P2P 的实操使用

【 Instruct P2P原理介绍】

通过采用指令式提示词（make Y into X 等，详见下图中每张图片上的提示词），来直接对图片进行指令控制。

【实操部分】

controlnet的模型选择：

预处理器： none 模型： P2P

【引导图】

Make him into Trump

Make it into pink

Make it into winter style

part 5 结尾

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