Color-Canny-Controlnet-modelオープンソース画像生成制御モデル - 色彩とエッジ検出で画像を創造する

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Color Canny Controlnet Model

ghosknoによって開発

runwayml/stable-diffusion-v1-5をベースに訓練されたControlNetチェックポイントで、融合された色彩とエッジ検出を条件入力として使用し、画像生成を制御します。

画像生成英語オープンソースライセンス:Apache-2.0 #色彩エッジ制御 #アートスタイル生成 #明るさ調整

ダウンロード数 85

リリース時間 : 4/28/2023

モデル概要

このモデルは、色彩とエッジ検出を組み合わせた条件入力を通じて、Stable Diffusionの画像生成プロセスにおける制御能力を強化し、特にアートスタイル画像の生成に適しています。

モデル特徴

色彩制御

入力された色彩条件を通じて生成画像の色彩スタイルを制御可能

エッジ検出

エッジ検出技術を組み合わせて画像構造の制御を強化

明るさ調整

異なる明るさ条件の画像を通じて生成画像の明暗効果を制御可能

モデル能力

アートスタイル画像生成

画像色彩制御

画像エッジ制御

画像明るさ調整

使用事例

デジタルアート創作

新海誠スタイル画像生成

新海誠アニメーションスタイルのシーン画像を生成

例に示す通り、スタイル統一された高品質なコンセプトアートを生成可能

シーン色彩制御

色彩条件を通じて生成画像の全体的なトーンを制御

シーン構造を維持しながら全体的な色彩スタイルを変更可能

🚀 Color-Canny CantrolNet

このモデルは、fused colorとcanny edgeを条件として、runwayml/stable - diffusion - v1 - 5上で学習されたControlNetのチェックポイントです。

🚀 クイックスタート

Color-Canny CantrolNetは、fused colorとcanny edgeを条件として、runwayml/stable - diffusion - v1 - 5上で学習されたControlNetのチェックポイントです。以下にいくつかのサンプル画像を見つけることができます。

✨ 主な機能

色の制御

特定の色を条件として画像生成を行うことができます。

明るさの制御

画像の明るさを制御することも可能です。

💻 使用例

基本的な使用法

色のサンプル

プロンプト: a concept art of by Makoto Shinkai, a girl is standing in the middle of the sea ネガティブプロンプト: text, bad anatomy, blurry, (low quality, blurry) images_1)

プロンプト: a concept art of by Makoto Shinkai, a girl is standing in the middle of the sea ネガティブプロンプト: text, bad anatomy, blurry, (low quality, blurry) images_2)

プロンプト: a concept art of by Makoto Shinkai, a girl is standing in the middle of the grass ネガティブプロンプト: text, bad anatomy, blurry, (low quality, blurry) images_3)

明るさのサンプル

このモデルは、画像の明るさを制御するためにも使用できます。以下の画像は、異なる明るさの条件付き画像とControlNetの強度(0.5 ~ 0.7)で生成されています。 images_4)

🔧 技術詳細

制限事項とバイアス

入力色による厳密な制御ができない場合があります。
プロンプトの色の記述がある場合、時々混乱した画像が生成されることがあります。

学習に関する詳細

データセット このモデルは、260万枚の画像を含む[laion - art](https://huggingface.co/datasets/laion/laion - art)データセットで学習されています。処理されたデータセットは[ghoskno/laion - art - en - colorcanny](https://huggingface.co/datasets/ghoskno/laion - art - en - colorcanny)で見つけることができます。

学習の詳細情報