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ControlNet作者新作:AI繪畫能分圖層了!項(xiàng)目未開源就斬獲660 Star

AIGC動(dòng)態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 量子位
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ControlNet作者新作:AI繪畫能分圖層了!項(xiàng)目未開源就斬獲660 Star

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原標(biāo)題:ControlNet作者新作:AI繪畫能分圖層了!項(xiàng)目未開源就斬獲660 Star
關(guān)鍵字:圖像,透明度,騰訊,模型,方法
文章來源:量子位
內(nèi)容字?jǐn)?shù):6408字

內(nèi)容摘要:


金磊 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI“絕不是簡單的摳圖。”
ControlNet作者最新推出的一項(xiàng)研究受到了一波高度關(guān)注——
給一句prompt,用Stable Diffusion可以直接生成單個(gè)或多個(gè)透明圖層(PNG)!
例如來一句:
頭發(fā)凌亂的女性,在臥室里。Woman with messy hair, in the bedroom.
可以看到,AI不僅生成了符合prompt的完整圖像,就連背景和人物也能分開。
而且把人物PNG圖像放大細(xì)看,發(fā)絲那叫一個(gè)根根分明。
再看一個(gè)例子:
燃燒的柴火,在一張桌子上,在鄉(xiāng)下。Burning firewood, on a table, in the countryside.
同樣,放大“燃燒的火柴”的PNG,就連火焰周邊的黑煙都能分離出來:
這就是ControlNet作者提出的新方法——LayerDiffusion,允許大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的潛在擴(kuò)散模型(Latent Diffusion Model)生成透明圖像。
值得再強(qiáng)調(diào)一遍的是,LayerDiffusion絕不是摳圖那么簡單,重點(diǎn)在于生成。
正如網(wǎng)友所說:
這是現(xiàn)在動(dòng)畫、視頻制作最


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文章來源:量子位
作者微信:QbitAI
作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關(guān)注科技行業(yè)新突破

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