ControlNet Pre-Trained Difference Models
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モデル説明
停止！これらのモデルはプロンプト入力や画像生成には_使用できません_
これらのモデルは、他のものと異なった方法で基本となるControlNetモデルから抽出されています。抽出方法の違いにより、異なる結果を生成します。
これらはControlNet拡張機能に必要なモデルであり、Safetensor形式に変換され、「プルーニング（省略）」処理によりControlNetニューラルネットワークのみを抽出しています。実際に検証済みで、正常に動作します。
これらのモデルにはControlNetを機能させるために必要なニューラルネットワークデータが組み込まれていますが、ControlNetと併用しない限り、良い画像は生成されません。
これらのモデルはextract_controlnet_diff.pyスクリプトを使用して抽出されており、extract_controlnet.pyスクリプトで抽出されたモデルとはわずかに異なる結果を生成します。
これらのモデルの元の.pth形式はこちらにあります。ただし、これらの.pthファイルは必要ありません！ 私がアップロードしたファイルは、これらの.pthファイルの直接的な代替品です！
control_sd15_canny
control_sd15_depth
control_sd15_hed
control_sd15_scribble
control_sd15_normal
control_sd15_openpose
control_sd15_seg
control_sd15_mlsd
これらのモデルをダウンロードし、\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\modelsディレクトリに配置してください。
注意：これらのモデルは、拡張機能のGitHubリポジトリ内に含まれる extract_controlnet_diff.py スクリプトを使用して、元の.pthファイルから抽出されました。 Kohya-ssはこれらをHFにアップロードしています。