免费使用Stable Division & ControlNet，轻松6步生成图像

目录

🖥️ 设置Google Colab

1. 连接Google Colab
   • 1.1 选择GPU类型
   • 1.2 运行第一部分代码

📥 安装模型

2. 安装模型
   • 2.1 安装Auto1111 UI
   • 2.2 下载模型到Google Drive
   • 2.3 安装控制网模型

🔄 运行Stable Division

3. 运行Stable Division
   • 3.1 添加模型
   • 3.2 生成图像

🖼️ 测试图像生成

4. 测试图像生成
   • 4.1 使用文字图片生成
   • 4.2 使用控制网生成

🔍 结果展示

5. 结果展示
   • 5.1 文字图片生成结果
   • 5.2 控制网生成结果

📝 总结

6. 总结

设置Google Colab

在这个部分中，我们将学习如何设置Google Colab，以便在云端运行我们的代码。

1. 连接Google Colab

   在此步骤中，我们将连接到Google Colab，并配置GPU。

   • 选择GPU类型 在运行时选项中，选择GPU作为加速器，以确保我们能够使用GPU加速。

   • 运行第一部分代码 单击链接以打开Google Colab，并运行第一部分的代码，确保我们可以访问Google Drive。

安装模型

接下来，我们将了解如何安装所需的模型，以便在Stable Division中进行图像生成。

2. 安装模型

   这一步将介绍如何安装Auto1111 UI并将模型下载到Google Drive。

   • 安装Auto1111 UI 首先，我们需要安装Auto1111 UI，以便方便地管理模型。

   • 下载模型到Google Drive 接下来，我们将下载所需的模型到Google Drive，以便在Stable Division中使用。

   • 安装控制网模型 我们还将安装控制网模型，以便进行更精细的图像控制。

运行Stable Division

现在，我们将运行Stable Division，并生成我们的图像。

3. 运行Stable Division

   在这一步中，我们将运行Stable Division，并进行图像生成。

   • 添加模型 首先，我们需要将所需的模型添加到Stable Division中。

   • 生成图像 一旦添加完毕，我们就可以开始生成图像了。

测试图像生成

在这一部分，我们将测试图像生成的效果，包括使用文字图片和控制网进行生成。

4. 测试图像生成

   我们将测试两种不同的图像生成方式，并比较它们的效果。

   • 使用文字图片生成 我们首先将使用文字图片进行图像生成，观察其效果。

   • 使用控制网生成 接下来，我们将使用控制网进行图像生成，并比较其与文字图片的效果。

结果展示

在这一部分，我们将展示生成的图像结果，并进行分析。

5. 结果展示

   我们将展示生成的图像，并对其进行分析和讨论。

   • 文字图片生成结果 我们将展示使用文字图片生成的结果，并讨论其特点。

   • 控制网生成结果 我们还将展示使用控制网生成的结果，并对其进行分析。

总结

最后，我们将对整个过程进行总结，并讨论可能的改进和应用。

6. 总结

   在这一部分中，我们将总结整个过程，并讨论可能的改进和应用。

FAQ

问：Stable Division是否免费使用？ 答：是的，Stable Division提供免费使用，但在免费版中可能会受到服务器繁忙的影响。

问：如何选择适合的模型进行图像生成？ 答：您可以根据您的需求选择适合的模型，例如使用文字图片生成还是控制网生成。

问：我可以在Stable Division中使用自定义模型吗？ 答：是的，您可以在Stable Division中使用自定义模型，只需将其下载到Google Drive即可。

问：控制网模型有哪些应用场景？ 答：控制网模型可以用于图像生成、图像编辑等多个应用场景，具有较强的灵活性和可控性。

问：Stable Division生成的图像质量如何？ 答：Stable Division生成的图像质量较高，可以根据需要进行调整和优化。

资源

• Google Colab
• Stable Division