論文解讀
github: https://github.com/lllyasviel/ControlNet
安裝
step1:clone 代碼
git clone https://github.com/lllyasviel/ControlNet.git
step2:創(chuàng)建虛擬環(huán)境
cd ControlNet
# 創(chuàng)建虛擬環(huán)境
conda env create -f environment.yaml
# 激活環(huán)境
conda activate control
step3:安裝xformers
庫
不安裝報錯,提示“No module ‘xformers’. Proceeding without it.”
RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device(‘cpu’) to map your storages to the CPU.
pip install xformers
下載模型
模型鏈接:https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main
git lfs install
git clone https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet
將下載到的文件夾annotator、models放置ControlNet文件夾中
使用
Canny Edge
運行以下代碼
python gradio_canny2image.py
登錄網(wǎng)址:http://127.0.0.1:7860/ 即可在線體驗。
Pose
運行以下代碼
python gradio_pose2image.py
登錄網(wǎng)址:http://127.0.0.1:7860/
Seg
運行以下代碼
python gradio_seg2image.py
登錄網(wǎng)址:http://127.0.0.1:7860/
分割不太準,換成SAM可能會好些。文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-507990.html
其他demo感興趣的可自行嘗試。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-507990.html
到了這里,關于多條件引導圖像生成-ControlNet安裝使用的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!