ControlNet 모델 (ControlNet Model)
아래는 제가 정리한 ControlNet 관련 모델 리소스입니다. 다양한 버전의 모델 정보를 보려면 클릭하세요.
이 문서는 XLabs-AI, InstantX, Jasperai가 개발한 다양한 ControlNet 모델을 포함하여 Flux 생태계에서 사용할 수 있는 ControlNet 모델을 모아놓은 것입니다. 여기에는 에지 감지, 깊이 맵, 표면 법선 등 여러 제어 방법이 포함됩니다.
이 문서는 ComfyUI-WIKI에 의해 정리된 SD1.5 / 2.0을 지원하는 다양한 유형의 ControlNet 모델을 모아놓은 것입니다.
ControlNet이란 무엇이며, 그 목적은 무엇인가요?
ControlNet은 Stable Diffusion 모델의 확장으로, 이미지 생성 과정을 더 세밀하게 제어할 수 있도록 합니다. 사용자의 요구에 맞춘 더 정밀하고 맞춤화된 이미지 출력을 가능하게 합니다.
ControlNet의 기능과 특징
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향상된 제어력
- ControlNet은 스케치, 마스크, 특정 조건과 같은 추가 입력을 제공하여 이미지 생성 과정을 안내합니다. 이는 마치 예술가에게 대략적인 스케치를 주고 그것을 바탕으로 그림을 그리도록 요청하는 것과 같습니다.
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개선된 정확성
- ControlNet이 없으면 생성된 이미지가 사용자의 기대와 다를 수 있습니다. 추가적인 제어 신호를 제공함으로써, ControlNet은 모델이 사용자의 의도를 더 정확하게 이해하도록 도와주어 설명에 더 잘 맞는 이미지를 생성합니다.
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다양한 응용
- ControlNet은 예술가가 창의적인 아이디어를 다듬는 것을 돕거나 디자이너가 디자인 초안을 빠르게 반복하고 최적화하는 데 도움을 줄 수 있는 다양한 시나리오에 적용될 수 있습니다.
쉽게 이해하기 위한 비유
Stable Diffusion을 재능 있지만 다소 예측 불가능한 화가로 상상해 보세요. 이 화가는 당신의 설명에 따라 그림을 그릴 수 있습니다(예: “화창한 해변 장면”). 그러나 때때로 화가는 해변에 거대한 파란 코끼리와 같은 예상치 못한 세부 사항을 포함할 수 있습니다.
ControlNet은 세심한 미술 강사처럼 작용하여 화가에게 더 자세한 청사진을 제공하고 포함할 것과 피할 것을 명시합니다. 예를 들어, 강사는 “해변에 코끼리는 없지만, 우산과 해변 의자는 포함하세요.”라고 말할 수 있습니다. 이렇게 하면 화가는 당신의 기대에 더 부합하는 해변 장면을 만들 수 있습니다.
ControlNet을 사용하면 Stable Diffusion은 사용자의 설명의 본질을 포착할 뿐만 아니라 사용자의 지침에 따라 더 정밀하고 예상된 결과를 생성합니다.