Outfit To Outfit - ControlNet (outfit2outfit)

이는 ControlNet 모델입니다! 이 모델은 ControlNet이 필요합니다!

모델 세부 정보

이 모델은 주체, 배경, 자세를 일정하게 유지한 채 주어진 이미지에서 주체가 착용한 옷을 수정할 수 있도록 설계되었습니다.

txt2img, img2img 및 인페인팅 모두에서 우수한 결과를 얻었습니다.
Stable Diffusion으로 생성된 이미지뿐만 아니라 제가 직접 촬영한 사진에서도 좋은 결과를 얻었습니다.

설치 방법

.safetensors 파일을 ControlNet의 'models' 디렉터리에 배치하세요. 모델을 사용하려면, Preprocessor에 'none'을 선택한 상태에서 ControlNet Model에서 'outfitToOutfit' 모델을 선택하세요.

사용 팁

• 주체가 명확히 구분되는 이미지가 더 나은 결과를 제공합니다.

• 이 모델은 낮은 해상도(약 512px 근처)에서 가장 잘 작동합니다.

  • 높은 해상도에서 문제가 발생하면, 먼저 낮은 해상도로 한 번 실행한 후, img2img(또는 Hires.fix를 사용한 txt2img)를 적용하고, 낮은 덴오이징 강도를 사용하여 원본 입력 이미지를 계속 ControlNet 모델의 입력으로 사용하면서 더 높은 해상도로 확대해 보세요.

• ControlNet 가중치를 1로 사용할 때는 CFG를 2 또는 3으로 시작하는 것을 권장합니다.

  • 높은 ControlNet 가중치와 높은 CFG 값을 동시에 사용하면 이미지가 과도하게 손상될 수 있습니다.

  • ControlNet 제어 가중치를 0.4, 0.45, 0.5, 0.6, 0.8, 1로 실험해 보세요.

    • 낮은 가중치는 더 많은 변화를 허용하고, 높은 가중치는 출력을 입력과 유사하게 유지하려 합니다.

    • 0.5 이하의 가중치는 주로 Stable Diffusion 모델에 의존하고, 0.5 이상은 ControlNet 모델에 더 큰 가중치를 부여합니다.

• img2img 또는 인페인팅을 사용할 때는 덴오이징 강도를 1로 시작하는 것을 권장합니다.

  • 덴오이징 강도를 0.75로 실험해 보세요.

• 인페인팅을 사용할 때는 'Masked content' 옵션에서 "latent nothing"을 시도해 보세요.

• 고해상도 이미지를 생성할 때 모델의 가중치를 낮추는 것을 고려하세요.

  • 출력 이미지의 해상도가 높을수록 입력 이미지의 콘텐츠를 변경하는 것이 더 어려워집니다.

• 출력이 입력에 비해 충분히 변하지 않는 경우, 프롬프트의 가중치를 높이거나 ControlNet 유닛의 제어 가중치를 낮춰 보세요.

• OpenPose ControlNet과 같은 다른 모델과도 잘 어울립니다.