Recentemente, a Xinsir lançou o novo modelo de código aberto Controlnet++, que consegue controlar mais de dez condições por meio de uma única rede. Especificamente, o Controlnet++ suporta entradas como Openpose e Canny, eliminando a necessidade de trocar de modelo com frequência.
Baseado na arquitetura ControlNet, o Controlnet++ suporta mais de dez tipos diferentes de controle por meio de módulos adicionais, usados para geração e edição de imagem a partir de texto. Este modelo consegue gerar imagens de alta resolução com qualidade visual comparável à do Midjourney, sendo especialmente útil para designers que precisam de edições precisas.
Características do Design do Modelo
Múltiplos Controles: O Controlnet++ foi projetado com uma nova arquitetura que suporta o controle de múltiplas condições de imagem, usando os mesmos parâmetros de rede para gerar imagens sob diferentes condições.
Módulos Adicionais: O modelo introduz dois novos módulos: um que expande o ControlNet original para suportar diferentes condições de imagem e outro que suporta múltiplas entradas de condição sem aumentar a carga computacional, ideal para designers que precisam de edições detalhadas de imagens.
Teste de Desempenho: Experimentos em SDXL mostraram que o Controlnet++ supera o modelo original em capacidade de controle e pontuação estética.
O Controlnet++ fornece exemplos de geração de imagens sob várias condições de controle, incluindo condições únicas como Openpose, Depth e Canny, bem como combinações de múltiplas condições, como Openpose + Canny e Openpose + Depth. Esses exemplos demonstram a poderosa capacidade de geração do modelo em diferentes condições.
Atualmente, o Controlnet++ ainda não está disponível no Web UI e Comfyui, mas sua multifuncionalidade e saída de alta qualidade o tornam um avanço significativo no campo da geração de imagens a partir de texto. Designers e desenvolvedores podem esperar que mais plataformas suportem este poderoso modelo em breve, permitindo a geração e edição de imagens de alta qualidade de forma mais conveniente.
Endereço para download do modelo: https://top.aibase.com/tool/controlnet-