ControlNet大更新：仅靠提示词就能精准P图，保持画风不变，网友：

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:

抑或是让模特从甜美邻家女孩切换到高冷御姐，身体和头部的朝向、背景都换个花样儿:

—— 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！

咳咳，各位 AI 绘画圈的朋友们，打起精神来，又有好玩的了。

ControlNet 上新:保留原图画风的修图功能

以上更新内容，其实指的是一个叫作“reference-only”的预处理器。

作者介绍，这个功能其实类似于“inpaint”功能，但不会让图像崩坏。

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:

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。

当然，认为它也不是那么完美也有，但网友还是表示“总归方向是对了”。

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？

参考链接: