ControlNet大更新：仅靠提示词就能精准P图，保持画风不变，网友：效果堪比定制大模型
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丰色 发自 凹非寺
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Stable Diffusion插件、“AI绘画细节控制大师”
ControlNet
迎来重磅更新：
只需使用文本提示词，就能在
保持图像主体特征
的前提下，任意修改图像细节。
比如给美女
从头发到衣服
都换身造型，
表情
更亲和一点：
——不管细节怎么修改，原图的“灵魂”都还在。
除了这种风格，动漫类型的它也能驾驭得恰到好处：
来自推特的AI设计博主@sundyme就称：
效果比想象得要好！
只需要一张参考图就能完成以上转变，部分图片几乎可以达到 定制大模型 的效果了。
咳咳，各位AI绘画圈的朋友们，打起精神来，又有好玩的了。
（ps. 第一三张效果图来自油管博主@Olivio Sarikas，第二张来自推特博主@sundyme）ControlNet上新：保留原图画风的修图功能
以上更新内容，其实指的是一个叫做 “reference-only” 的预处理器。 它不需要任何控制模型，直接使用参考图片就能引导扩散。作者介绍，这个功能其实类似于“inpaint”功能，但不会让图像崩坏。
（Inpaint是Stable Diffusion web UI中的一个局部重绘功能，可以将不满意、也就是被手工遮罩的地方进行重新绘制。）一些资深玩家可能都知道一个trick，就是用inpaint来进行图像扩散。
比如你有一张512x512的狗的图像，然后想用同一只狗生成另一张512x512的图像。
这时你就可以将512x512的狗图像和512x512的空白图像连接到一张1024x512的图像中，然后使用inpaint功能，mask掉空白的512x512部分，漫射出具有相似外观的狗的形象。
在这个过程中，由于图像只是简单粗暴的进行拼接，加上还会出现失真现象，所以效果一般都不尽如人意。
有了“reference-only”就不一样了：
它可以将SD （即“Stable Diffusion”） 的注意力层直接链接到任何独立的图像，方便SD直接读取这些图像作为参考。也就是说，现在你想要在保持原图风格的前提下进行修改，使用提示词直接在原图上就能操作。
如官方示例图将一只静立的小狗改成奔跑动作：
网友：ControlNet迄今最好的一个功能
“reference-only”功能一出，有不少网友就上手体验了。
有人称这是ControlNet迄今为止最棒的一个功能：
传一张带有人物姿势的动漫图片，再写一句看上去跟原图完全无关的提示。突然之间，你想要的效果就在原图的基础上跑出来了。真的很强，甚至说是达到了改变游戏规则的程度。
还有人称：
是时候把以前丢弃的废图都捡回来重新修复一下了。
以下是三位推特博主尝试的效果，主要都是动漫风，一起欣赏一下：
有没有戳中你的心巴？
[1]https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/1236
[2]https://twitter.com/sundyme/status/1657605321052012545
[3]https://twitter.com/uoyuki667/status/1657748719155167233
[4]https://twitter.com/br_d/status/1657926233068556289
[5]https://twitter.com/aiilustnews/status/1657941855773003776 — 完 — 「人工智能」、「智能汽车」微信社群邀你加入！
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