フィードバックは歓迎です！私はこのモデルをまだ改善中であり、あなたがシンプルな使用例を生成し、結果について議論することで、私の手を貸してくれます。ControlNetの学習だけでも一人で十分な作業量です :)

更新： 私は自分のControlNetを使うためにバズボンティを設定しました！

概要

白～灰色～黒のコントロール画像を使って、明るい領域と暗い領域を制御した画像を生成します。Monster Labsのモデルはすでに優れているため、私はまた別のQRコードモデルを作りたくありませんでした。私のアイデアは、QRコードではなく、視覚的錯覚に適した自然で有機的な画像に焦点を当て、カメラがコントラストを解釈する方法よりも、人間の知覚に重きを置くことでした。条件画像の白色は、RGBの純粋な白ではなく、HSVの明るい色として扱われるべきだと気づきました。また、Monster LabsのモデルはQRコードの可読性を高めるため、コントラストが高めに出力される傾向があることも判明しました。このモデルはスキャン可能なQRコードを生成できますが、それが目的ではありませんでした。

使用方法

画像のコンセプトに応じて、strength=0.6-0.8、start_percent=0-0.1、end_percent=0.6-1.0を設定して使用してください。私はこのモデルが他のQRコードモデルよりも低いControlNetの強度が必要だと一般的に感じました。異なるstart、end、重みの強度でXYZプロットを作成し、生成への影響を確認してください。白〜灰色〜黒の画像を使用する必要はなく、グレースケールやRGB画像も使用できます。また、ファインチューニングされたモデルはより芸術的な結果を生み出す傾向があります。

テンプレート

はじめに使えるように、さまざまなテンプレートのコレクションを用意しました：

こちらからダウンロード！

学習

独自のControlNetを学習したい場合は、私の記事Play in Control - ControlNet 学習設定ガイドをご覧ください。

このモデルは、laion2b-en-aesthetics65データセットを用いて訓練されました。画像をHSV方式でグレースケール化し、カーネル=15のガウシアンブラーを適用し、色を白〜灰色〜黒の33%に再マッピングしました。私のアイデアは、既存の画像が白〜灰色〜黒のパターン画像によって生成されたと想像することでした。