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筆者最近開啟連載的小說《M.O.N》是以AI、仿生人、安寧療護為主軸的科幻短篇。書封，按照慣例，是自製；也按照慣例，使用了Stable Diffusion (SD)。
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因為想嘗試將真實照片中的人物姿態融入成品中，所以在Text2Image（文生圖）階段使用了三種ControlNet：Depth (景深)、reference_only (參照)、lightingBasedPicture_v10 (打光模型)。
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已經玩SD好一陣子的人應該已經發現，很多名字帶有「Mix」且比較有名的checkpoint模型基本上就是在互相「抄來抄去」，而且在女角方面很多只使用了極少的人物重點訓練，導致算出來的臉常常「都長一個樣」。
那麼，該怎麼辦呢？
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最近ControlNet再度迎來了一個小更新，這次添加了一種Prepocessor模式「reference_only」。
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Stable Diffusion進入Image2Image的放大階段後，很少有算出來的成果是完全滿意的......
Stable Diffusion進入Image2Image的放大階段後，很少有算出來的成果是完全滿意的......
ControlNet發布了1.1新版本，新增了許多不同的model，本文介紹運算大圖時非常好用的Tile Resample model。
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筆者最近開啟連載的小說《M.O.N》是以AI、仿生人、安寧療護為主軸的科幻短篇。書封，按照慣例，是自製；也按照慣例，使用了Stable Diffusion (SD)。
筆者最近開啟連載的小說《M.O.N》是以AI、仿生人、安寧療護為主軸的科幻短篇。書封，按照慣例，是自製；也按照慣例，使用了Stable Diffusion (SD)。
因為想嘗試將真實照片中的人物姿態融入成品中，所以在Text2Image（文生圖）階段使用了三種ControlNet：Depth (景深)、reference_only (參照)、lightingBasedPicture_v10 (打光模型)。
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已經玩SD好一陣子的人應該已經發現，很多名字帶有「Mix」且比較有名的checkpoint模型基本上就是在互相「抄來抄去」，而且在女角方面很多只使用了極少的人物重點訓練，導致算出來的臉常常「都長一個樣」。
那麼，該怎麼辦呢？
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