ControlNet — 12 kondisjoneringstyper i ett verktøy
Last opp et referansebilde, velg en kondisjoneringstype, skriv en spørring. AI- en holder opp strukturen til referansen (linjer, pose, dybde osv.) og gir nytt innhold i alle stiler. Tilbakekoblet av ControlNet- Union SDXL ProMax — Apache 2.0 og vil være lettvint å bruke kommersiell.
Resultat
Hvordan ControlNet virker
Med ControlNet kan du styre bildegenereringen med strukturen i et referansebilde i stedet for å stole på teksten alene. En preprosessor leser referansen din og utvinner et enkelt kondisjoneringssignal – kantene, dybdekartet, skjelettet til en person osv. Diffusionsmodellen låses da opp til det signalet mens prompten bestemmer stil, farger, lys og emne. Resultatet beholder den eksakte sammensetningen du matte inn, men ser ut som noe helt nytt.
Dette verktøyet er støttet av ControlNet-Union SDXL ProMax (Apache 2.0) – en enkelt modell som forstår alle 12 kondisjoneringstypene nedenfor, så du bytter mellom dem fra en plukker uten å laste inn et annet nettverk hver gang. Det er lett å bruke det uten at du lager noen form for kommersiell støtte: Behold, salg eller endre hva du enn lager.
De tolv kondisjoneringstypene
CannyCity in Alberta Canada
Påvisning av krusende kant. Best for å bevare skarpe kanter og rent linjearbeid.
Dybde
3D-dybdekart. Beholder den geografiske utformingen – hva som er nær og hva som er langt.
Pose
OpenPose skjelett. Låser bildets stilling og plassering av lemmer.
ScribbleGenericName
Løse håndtrukne doodler ble omgjort til ferdig kunst.
Segmentering
Områdekart med fargekode. Tilordne hvert område i rommet til en klasse.
Vanlig
Overflatenormalt kart. Bevarer fin 3D overflateorientering og humper.
Lineart
Finledningsekstraksjon — ideelt til blekking, manga og illustrasjon.
Myk kant
Svakere grensepåvisning som følger former mer løst enn Canny.
MLSD
Lineære segmenter. Laget for arkitektur, interiører og produktbilder.
Fliser
Detaljert kondisjonering for oppskalering og sømløse teksturarbeider.
Innmaling
Kondisjonering med Maske for å regenerere bare deler av et bilde.
Mal om igjen/utmal
Utvid et lerret eller mal om områder samtidig som den omgivende strukturen respekteres.
Tre trinn
- Last opp et referansebilde – et bilde, en skisse, et skjermbilde, alt med den strukturen du vil beholde.
- Velg kondisjoneringstypen som passer med hva du bryr deg om (f.eks. en figur, dybde for en scene, en kanne eller en linje for rene kanter).
- Skriv et spørsmål som beskriver utseendet du vil ha og lager. Hev kontrollstyrken for å følge referansen tettere, senk den for mer kreativ frihet.
ControlNet — 12 kondisjoneringstyper i ett verktøy - FAQ
Et enkelt verktøy som utsetter alle 12 kondisjoneringstypene fra « ControlNet- Union SDXL ProMax » - modellen – kanny, poserer, dybde, skrible, lineart, anime- lineart, MLSD, HED, myk kant, normal, segmentering og flis. Velg en kondisjoneringstype, slipp et referansebilde, skriv et raskt, og SDXL viser et nytt bilde som følger strukturen til referansen din.
Img2img ommaler direkte over inndata – farger, kanter, OG geometri blander med spørringen. ControlNet kaster fargene vekk og holder bare det strukturelle signalet (linjer, poserer skjelett, dybdekart osv.) som gjør at du kan bytte innhold radikalt samtidig som du holder klippen solid. En langt sterkere strukturell styring enn img2img.
Canny / lineart for ren linjearbeid. Anime- lineart for linjeinngang i anime- stil. Skrabble/ soft- edge / HED for grove skisser og doodler. Pose for å kopiere en kroppsposisjon fra et bilde. Dybde for å bevare scenens geometri / 3D- utforming. MLSD for å bevare rette linjer (architecture / interiør). Normal for å bevare overflateorientering og - volum. Segmentering for å bevare områder. Flislegg for å forfine eller øke variasjoner i et eksisterende bilde.
ControlNet- Union SDXL ProMax (xinsir, Apache 2. 0) pakker alle 12 kondisjoneringsnett til en enkelt vekt på 2,5 GB. Eldre innføringer lastet ned en egen vekt på ~ 2,5 GB per type – bytte mellom kanni og posering betydde en kaldstart. Unionsmodellen laster én gang og holder seg varm, så hver kondisjoneringstype er subsekund etter den første samtalen.
Ja. ~ 1. 200 mynter per opptegning (1 000 base SDXL + 20% ControlNet conditioning supplement). Signerte brukere får 30. 000 gratis tokens daglig – om 25 kondisjonerte opptegnelser per dag uten kostnad. Anonym: 2. 500 tokens/ dag (~2 opptegnelser).
Ja – glidebryteren for kontrollstyrke (standard 0. 7) avgjør hvor strengt utdataene følger din referanse. 1. 0 = streng (utdata ser ut som en gjenopptegning av referansen). 0. 4 = løs (prompt har mer frihet). Senk den for kreativ variasjon, hev den når trohet er viktig.
512×512 standard. SDXL standardforhold – 768×1024 stående, 1024×768 liggende, 1024×1024 kvadrat – alt arbeid. Større utdata bruker mer VRAM og mynter; H200 støtter opp til 1024×1024 komfortabelt.
Ja. ControlNet- generering koster ~1. 000 tokens per bilde, det samme som standard SDXL - generering. Anonyme brukere får 6000 tokens/ dag, en fri konto gir 30. 000/ dag. Intet kredittkort, ingen vannmerke. Høyere oppløsninger eller flere variasjoner koster proporsjonalt mer fra bassenget.
ControlNet- Union SDXL ProMax er frigitt under Apache 2. 0 – helt ettergivende, medregnet kommersiell bruk. SDXL- base er OpenRAIL++. Begge tillater kommersiell bruk, dine genererte bilder er dine til å bruke kommersielt uten royalties.
Samme modell, samme kvalitet og samme kondisjoneringssignaler. ComfyUI og A1111 krever en lokal GPU med 12+GB VRAM pluss oppsett. Vi kjører den på delt infrastruktur med en generøs gratis basseng – ingen installasjon, ingen GPU trengs.
Første kall laster ned unionsvekten (~2.5 GB) i GPU- mellomlageret og varmer opp SDXL- røret. Forvent 30- 60 sekunder på første forespørsel etter en utsending eller LRU- eviction. Etterfølgende samtaler under typisk lastretur på 4-7 sekunder.
Ja — POST multipart til /v1/image/generate/ with model=sdxl (eller modell=controlnet-union-sdxl-promax), prompt, control_ image (fil), control_ type=< en av: kanny, posere, dybde, scribble, lineart, anime- lineart, mlsd, hed, soft-edge, normal, segmentering, flis>, valgfri control_ strength (0.1-1.5). Bearer auth, 10K frie tokens/ month. /api/ har krølleeksempler.