なるほどな?
(AUTOMATIC1111を最新版にして
 話題のControlNetを試してみた)
こりゃ楽しいわ_(┐「ε:)_

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When using only Seg, it is difficult to obtain an accurate pose because only the overall mass and position can be specified. If only openpose is used, the rest is random. When using Multi-ControlNet (seg+openpose), the advantages of both models are available.

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なんかやりすぎて不安定背景だけど。
ControlNetとDeDeDeモデルの組み合わせ強い


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🤸今回の棒人間です。モデルは自分です。変顔になったり、手が足になったり、足が増えたり、色々難しいところがありますが、ご自由にお使い下さい🙃

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本当はフュージョンさせたかったけどめんどくさかったからやめた(ControlNet使えば余裕かも)

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Multi-Controlnet, Depth + Normal map resulting in a great imager source fidelity.

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なんかいい感じの新技術を待つか手修正に手を出すか、controlNet触って構図に手を出すか悩ましいところ

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ControlNet完全に見切った。
Preprocessor: canny
モデル: control_canny-fp16
Weight: 0.5とかに下げる ←ここめっちゃ重要
これで同じポーズで別人量産出来る。

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2月22日はネコの日!
というわけでネコ娘をお送りします(何か違う
AUTOMATIC1111版でControlNetを使用しました。

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Replacing my Ricardo Milos video cause it got deleted by tikTok for nudity according to them and got 2 strikes

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ControlNET?
そんなものウチにはないよ…🥺

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末端の細かい位置関係までは指定できないものの、自由にポーズを指定して、微調整を繰り返すことができるのは、むちゃくちゃありがたいですね。

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ControlNetの使い方だんだん分かってきた。
こういう事か。

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Controlnetで赤の魔女生成してる(足辺りのボーンもうちょっと増えたらいいな…(理解度低))

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Testing Out using and Using the first image I was able to get the second.

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We examined each of these images in the most minute and intricate detail, only to find each one to be perfectly normal!

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