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Sd Controlnet Normal

lllyasvielによって開発
ControlNetは法線マップ条件でStable Diffusionの画像生成を制御するニューラルネットワーク構造です
ダウンロード数 437
リリース時間 : 2/24/2023

モデル概要

このモデルはStable Diffusion v1-5をベースに訓練され、追加入力条件として法線マップを使用して画像生成プロセスを制御します。正確な幾何学的制御が必要な画像生成シナリオに適しています。

モデル特徴

法線マップ制御
法線マップで生成画像の幾何形状と表面詳細を精密に制御
少数サンプル学習
小規模な訓練セット(<5万サンプル)でも安定した性能を維持
効率的な訓練
拡散モデルの微調整と同等の訓練速度で、個人デバイスでも実行可能

モデル能力

法線マップベースの画像生成
幾何形状の精密制御
Stable Diffusionとの互換性

使用事例

デジタルアート創作
3Dレンダリング支援
法線マップに基づき特定の表面詳細を持つ画像を迅速生成
入力法線マップに一致する高品質画像を生成可能
ゲーム開発
ゲームアセット生成
法線マップを基にゲームキャラクターやシーンテクスチャを一括生成
幾何学的整合性を保ちつつ多様なリソースを迅速生成
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