AIAS/7_aigc/java_stable_diffusion_sdks/controlnet_depth_sdk

官网：

官网链接

图像生成提示词参考

• https://arthub.ai/

作品欣赏

测试环境和数据

• 显卡CUDA：11.7版本
• 参考测试数据：分辨率 512*512 25步 CPU(i5处理器) 5分钟。 3060显卡20秒。

1. 文生图：输入提示词（仅支持英文），生成图片（仅支持英文）

• GPU版本 StableDiffusionGPU.java
• CPU版本 StableDiffusionCPU.java

文生图测试

• 提示词 prompt： a photo of an astronaut riding a horse on mars
• 生成图片效果：

2. 图生图：根据图片及提示词（仅支持英文）生成图片

• CPU版本 Image2ImageCpu.java
• GPU版本 Image2ImageGpu.java

3. Lora 文生图

• CPU版本 LoraTxt2ImageCpu.java

4. Controlnet 图像生成

• 显卡CUDA：11.7版本
• 参考测试数据：分辨率 512*512 25步 CPU(i5处理器) 5分钟。 3060显卡20秒。

4.1. Canny 边缘检测

• CPU版本 ControlNetCannyCpu.java
• GPU版本 ControlNetCannyGpu.java
• Canny 边缘检测预处理器可很好识别出图像内各对象的边缘轮廓，常用于生成线稿。
• 对应ControlNet模型： control_canny

4.2. MLSD 线条检测

• CPU版本 ControlNetMlsdCpu.java
• GPU版本 ControlNetMlsdGpu.java
• MLSD 线条检测用于生成房间、直线条的建筑场景效果比较好。
• 对应ControlNet模型： control_mlsd

4.3. Scribble 涂鸦

• CPU版本 ControlNetScribbleHedCpu.java，ControlNetScribblePidiNetCpu.java
• GPU版本 ControlNetScribbleHedGpu.java，ControlNetScribblePidiNetGpu.java
• 不用自己画，图片自动生成类似涂鸦效果的草图线条。
• 对应ControlNet模型： control_scribble

4.4. SoftEdge 边缘检测

• HED Safe
• PidiNet
• PidiNet Safe
• CPU版本 ControlNetSoftEdgeCpu
• GPU版本 ControlNetSoftEdgeGpu
• SoftEdge 边缘检测可保留更多柔和的边缘细节，类似手绘效果。
• 对应ControlNet模型： control_softedge。

4.5. OpenPose 姿态检测

• CPU版本 ControlNetPoseCpu.java
• GPU版本 ControlNetPoseGpu.java
• OpenPose 姿态检测可生成图像中角色动作姿态的骨架图(含脸部特征以及手部骨架检测)，这个骨架图可用于控制生成角色的姿态动作。
• 对应ControlNet模型： control_openpose。

4.6. Segmentation 语义分割

• CPU版本 ControlNetSegCpu.java
• GPU版本 ControlNetSegGpu.java
• 语义分割可多通道应用，原理是用颜色把不同类型的对象分割开，让AI能正确识别对象类型和需求生成的区界。
• 对应ControlNet模型： control_seg。

4.7. Depth 深度检测

• Midas
• CPU版本 ControlNetDepthDptCpu.java
• GPU版本 ControlNetDepthDptGpu.java
• DPT
• CPU版本 ControlNetDepthMidasCpu.java
• GPU版本 ControlNetDepthMidasGpu.java
• 通过提取原始图片中的深度信息，生成具有原图同样深度结构的深度图，越白的越靠前，越黑的越靠后。
• 对应ControlNet模型： control_depth。

4.8. Normal Map 法线贴图

• CPU版本 ControlNetNormalbaeCpu.java
• GPU版本 ControlNetNormalbaeGpu.java
• 根据图片生成法线贴图，适合CG或游戏美术师。法线贴图能根据原始素材生成一张记录凹凸信息的法线贴图，便于AI给图片内容进行更好的光影处理，它比深度模型对于细节的保留更加的精确。法线贴图在游戏制作领域用的较多，常用于贴在低模上模拟高模的复杂光影效果。
• 对应ControlNet模型： control_normal。

4.9. Lineart 生成线稿

• CPU版本 ControlNetLineArtCpu.java
• GPU版本 ControlNetLineArtGpu.java
• Lineart 边缘检测预处理器可很好识别出图像内各对象的边缘轮廓，用于生成线稿。
• 对应ControlNet模型： control_lineart。

4.10. Lineart Anime 生成线稿

• CPU版本 ControlNetLineArtAnimeCpu.java
• GPU版本 ControlNetLineArtAnimeGpu.java
• Lineart Anime 边缘检测预处理器可很好识别出卡通图像内各对象的边缘轮廓，用于生成线稿。
• 对应ControlNet模型： control_lineart_anime。

4.11. Content Shuffle

• CPU版本 ControlNetShuffleCpu.java
• GPU版本 ControlNetShuffleGpu.java
• Content Shuffle 图片内容变换位置，打乱次序，配合模型 control_v11e_sd15_shuffle 使用。
• 对应ControlNet模型： control_shuffle。

帮助文档：

• https://aias.top/guides.html
• 1.性能优化常见问题:
• https://aias.top/AIAS/guides/performance.html
• 2.引擎配置（包括CPU，GPU在线自动加载，及本地配置）:
• https://aias.top/AIAS/guides/engine_config.html
• 3.模型加载方式（在线自动加载，及本地配置）:
• https://aias.top/AIAS/guides/load_model.html
• 4.Windows环境常见问题:
• https://aias.top/AIAS/guides/windows.html