Stable Diffusion 3.5 ControlNets

Stable Diffusion 3.5 ControlNets是由Stability AI提供的文字到影像的AI模型，支援多種控製網路（ControlNets），如Canny邊緣偵測、深度圖和高保真上取樣等。該模型能夠根據文字提示產生高品質的圖像，特別適用於插畫、建築渲染和3D資產紋理等場景。它的重要性在於能夠提供更精細的影像控制能力，提升生成影像的品質和細節。產品背景資訊包括其在學術界的引用（arxiv:2302.05543），以及遵循的Stability Community License。價格方面，非商業用途、年收入不超過100萬美元的商業用途免費，超過則需聯絡企業授權。

需求人群：

"目標受眾為插畫家、3D建模師、遊戲開發者、建築師和科研人員等需要高品質圖像生成的專業人士。該產品透過提供精細的圖像控制能力，幫助他們快速生成符合需求的圖像，提高工作效率，同時降低成本。

使用場景範例：

插畫家使用Canny控制網路產生具有特定風格和結構的插畫。

建築師利用深度圖控製網路產生建築渲染圖。

遊戲開發者使用高保真度上取樣功能來提升遊戲內資產的解析度。

產品特色：

- 支援Canny邊緣偵測控製網絡，用於指導產生影像的結構。

- 支援深度圖控製網絡，由DepthFM生成，適用於建築渲染或3D資產紋理。

- 支援高保真度上取樣，透過分塊處理輸入影像，提高解析度。

- 相容於Stable Diffusion 3.5 Large模型，未來將增加更多控制網路模型。

- 遵循Stability Community License，明確了非商業和商業用途的免費使用條件。

- 提供了詳細的使用指南和程式碼範例，以便於使用者快速上手。

- 強調安全性和合理使用，避免產生不實內容或被濫用。

使用教學：

1. 安裝必要的軟體環境，如git和Python。

2. 複製Stable Diffusion 3.5的程式碼庫，並安裝依賴。

3. 下載所需的模型檔案和樣本圖像。

4. 依需求選擇控製網路類型，並預處理輸入影像。

5. 使用命令列工具運行影像生成，輸入控製網路模型路徑和條件影像路徑。

6. 調整ControlNet強度和其他參數以獲得最佳結果。

7. 查看產生的影像，並根據需要進行後續處理。