Ttplanet SDXL Controlnet Tile Realistic

🚀 Controlnet SDXL Tileモデル（リアル版）

このモデルはControlnet SDXL Tileのリアル版で、webui拡張とcomfyui controlnetノードの両方に適しています。画像の特徴抽出に役立ち、Stable diffusion SDXL controlnetで使用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Huggingface diffusersセットを使用して学習されたSDXLベースのControlnet Tileモデルです。Stable diffusion SDXL controlnetに適合しています。

✨ 主な機能

モデルの概要

• Tile V2の新機能：大幅に改善された学習データセットとより多くの学習ステップで強化されたTile V2が登場しました。
• 物体認識の拡張：Tile V2は明示的なプロンプトなしでより広範な物体を自動的に認識します。
• 色オフセット問題の改善：色オフセット問題が大幅に改善されました。まだ大きなオフセットが見られる場合は、プロンプトを追加するか、色修正ノードを使用してください。
• 制御強度の向上：制御強度がより強力になり、一部の条件でcanny+openposeを置き換えることができます。

モデルの用途

• 画像の詳細強化：元の画像のサイズを変えずに、詳細を強化または変更します。
• スタイルの変更：モデルに基づいて画像のスタイルを変更することができます。
• 超高解像度化：ultimate upscaleスクリプトで使用することで、高解像度の画像を生成できます。

📦 インストール

• Webuiでの使用：Tileモデルとして選択し、Ultimate Upscaleスクリプトでtile_resampleを使用します。
• Comfyuiでの使用：Controlnetモデルをロードし、Control net条件に適用します。

💻 使用例

基本的な使用法

Webuiでの使用

1. A1111 webuiを開きます。
2. Controlnet tileに使用する画像を選択します。
3. 設定を以下のようにします：preprocessorを100% noneにし、control modeを"My prompt is more important"にします。
4. 正と負のテキストボックスにプロンプトを入力し、希望の画像を生成します。
5. Hires fixがサポートされています。

Comfyuiでの使用

1. Controlnetモデルをロードします。
2. Control net条件に適用します。

高度な使用法

超高解像度化のワークフロー

1. 低品質の画像（例：600*400）を画像から画像に変換し、ノイズ除去率を0.1に設定して、1200*800に拡大します。
2. 必要に応じてIPAプロセスを追加します。
3. このモデルを使用してultimate upscaleプロセスを実行します。

📚 ドキュメント

使用上の注意

⚠️ 重要提示

Tileモデルは拡大モデルではありません！元のサイズの画像の詳細を強化または変更します。使用する前にこれを覚えておいてください。

これはリアルな学習セットであるため、漫画やアニメーションのアプリケーションは保証されていません。

💡 使用建议

タイル拡大の場合は、ノイズ除去率を0.3-0.4に設定すると良い結果が得られます。

Controlnetの強度は0.9に設定すると良い選択です。

人物画像の修正には、IPAとControlnetの早期停止を使用すると良い結果が得られます。

良いリアルなベースモデルを選ぶことが重要です！

モデルの情報

🔧 技術詳細

このモデルは、Huggingface diffusersセットを使用して学習されたSDXLベースのControlnet Tileモデルです。元々は、個人のリアルなモデルプロジェクトで使用するために学習され、Ultimate upscaleプロセスで画像の詳細を強化するために使用されます。

📄 ライセンス

このモデルはOpenRAILライセンスの下で提供されています。

連絡先

• Discord: "ttplanet"
• Civitai: "ttplanet"
• QQグループ: 294060503