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    人物姿勢圖片炸裂!可提取控制人物姿勢法線深度信息等超強AI來了!

    • 來源:互聯網
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    • 2023-02-21
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      分外前提來掌握分散模子的神經收集構造ControlNet是一種經由過程增加。輸入內容掌握預鍛煉的大模子直白的來說就是經由過程分外的,真個鍛煉一種端對,usion都是經由過程這類方法來完成的今朝比力火的stable diff。

      槽臥,troNet的加持這么說有了Con,二次元腳色也好那些AI天生的,種寫實真人也好仍是上面的這,改動姿式都能夠,動起來了讓他們!?

      劣勢在于關于細節的掌握才能但ControlNet的。鍵詞停止了零丁的鍛煉它把一些細節的輸入關。AI畫一幅畫這就比如你讓,sion只能給你畫個大要stable diffu,能會更精密的思索構圖、線條但ControlNet可,都能給你供給深度信息等等。宣布的可控內容有幾個方面今朝按照GitHub上以。

      以所,能夠立馬會想到做CG的小同伴,能夠就釀成了此后的事情,一小我私家形骨骼在軟件里拉,己想要的姿式然后擺一個自,后然,后然,給AI間接出圖了呀然后剩下的事情就扔!!!!!!!!

      快了吧?這也太!么那,lNet究竟是甚么這個Contro,小編本著追根究底的肉體又是甚么事情道理咧?,搜刮了下逐個去。

      的最初文章,I天生的那些美圖吧讓我們轉頭再看看A,住記,接天生骨骼改動行動當前這些都能夠直,畫了做動!

      不是很新穎這個功用倒,GauGAN相似之前英偉達推出的。在這里但呈現,rolNet的功用實在壯大了Cont。

      重點不是這些但我們明天的,主要的功用:openpose姿式辨認重點是它此中另有一個關于AI天生圖象。

      單個腳色的姿式它不單能天生,成多人的姿式以至能夠生,型AI東西險些沒法到達的這是之前的一切文本輸入。

      認真的話假如察看,有許多的Bug上面這張圖里,沒法完成改動好比手樞紐是,期的一些測試圖固然了這是早。新動靜按照最,了手指樞紐姿式今朝曾經更新。

      CG行業建造尤其主要這個深度信息關于我們,意的景深等等結果有了它能夠加任。bility的模子差別但這個深度信息與Sta,完好的512×512深度圖ControlNet領受,×64深度而不是64。t將在深度圖中保存更多的細節這意味著ControlNe。

      敏和馬內什·阿格瓦拉配合揭曉的一篇論文ControlNet是2月10日由張呂。了鍛煉好的模子幾往后就公布,Hub上可下載今朝在Git,I繪畫的又一個熱門短短幾天疾速成為A,可謂相稱快生長速率。

      理解人類審美了AI真的也太,也太吸睛了這妹子畫的。時機蹭一波熱度原來也想借此,粉絲對這類圖不斷是五體投地的但認真想一想我們“高峻尚”的,是忍住了以是還,推送沒。

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