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简介
Stable Diffusion 3.5 ControlNets是由Stability AI提供的文本到图像的AI模型，支持多种控制网络（ControlNets），如Canny边缘检测、深度图和高保真上采样等。该模型能够根据文本提示生成高质量的图像，特别适用于插画、建筑渲染和3D资产纹理等场景。它的重要性在于能够提供更精细的图像控制能力，提升生成图像的质量和细节。产品背景信息包括其在学术界的引用（arxiv:2302.05543），以及遵循的Stability Community License。价格方面，对于非商业用途、年收入不超过100万美元的商业用途免费，超过则需联系企业许可。
截图
产品特色
- 支持Canny边缘检测控制网络，用于指导生成图像的结构。
- 支持深度图控制网络，由DepthFM生成，适用于建筑渲染或3D资产纹理。
- 支持高保真上采样，通过分块处理输入图像，提高分辨率。
- 兼容Stable Diffusion 3.5 Large模型，未来将增加更多控制网络模型。
- 遵循Stability Community License，明确了非商业和商业用途的免费使用条件。
- 提供了详细的使用指南和代码示例，便于用户快速上手。
- 强调安全性和合理使用，避免生成不实内容或被滥用。
使用教程
1. 安装必要的软件环境，如git和Python。
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2. 克隆Stable Diffusion 3.5的代码库，并安装依赖。
3. 下载所需的模型文件和样本图像。
4. 根据需要选择控制网络类型，并预处理输入图像。
5. 使用命令行工具运行图像生成，输入控制网络模型路径和条件图像路径。
6. 调整ControlNet强度和其他参数以获得最佳结果。
7. 查看生成的图像，并根据需要进行后续处理。
流量来源
| 直接访问 | 48.39% | 外链引荐 | 35.85% | 邮件 | 0.03% |
| 自然搜索 | 12.76% | 社交媒体 | 2.96% | 展示广告 | 0.02% |
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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