StableDiffusion教學
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為了提高文字生成影像的品質，openAI 團隊用了三招:
第一招，利用模型將文字"升取樣"，產生出許多描述細節
第二招，用CLIP ViT產生Embeddings，計算Cosine similarities
第三招: 使用GPT4，對生成結果進行評比。
ControlNet裡，目前針對邊緣檢測進行線條約束的類型分別有Cannny、Lineart、SoftEdge、Scribble以及MLSD。
雖然有了圖生圖讓我們除了文字描述外，能利用圖片參照的方式對Stable Diffusion生成結果進行引導，但它仍然還有許多不足的地方。有些時後我並不想整張圖都完全參照，只是想提取出參考圖中單一/部分的特定元素(構圖、人物/物體間空間關係、配色、肢體動作、外觀輪廓……等)來對生成的圖像結果進行約束.
