如何使用 ControlNet 和 OpenVINO 控制您的 StableDiffusion模型

我们将探讨如何使用 ControlNet 和 OpenVINO 控制您的稳定扩散模型。众所周知，稳定的扩散模型可用于模拟各种自然现象，但其固有的随机噪声使其难以获得准确的结果。但是，借助 ControlNet 和 OpenVINO，您可以控制您的模型并生成可靠的预测。和我一起探索稳定扩散模型的世界，发现这些强大的工具如何帮助我们在研究和分析中取得突破。

在过去几个月，也许是过去一年，生成式 AI 模型呈指数级增长。最具影响力的发展之一与“稳定扩散”生态系统有关。

随机噪声是稳定扩散模型的固有特征，难以获得准确可靠的结果。但不要害怕，我的读者！您可以使用各种技术来控制和掌握您的 AI 模型。那么，让我向您展示如何控制您的 AI 模型并释放它们的全部潜力。你会惊讶于你将取得的突破！”

如何控制人工智能？

可以通过微调个性化稳定的扩散模型，在平行世界中找到另一个自己😊。使用 Stable Diffusion，也可以获取艺术风格并将其应用于不同的输入图像。有不同的技术来控制您的扩散模型：

Dreambooth： Dreambooth 是一种使用特殊形式的微调将新概念传授给稳定扩散的技术。有些人将它与他们的照片一起使用，以将自己置身于非凡的境地，而另一些人则使用它来融入新的风格。

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究人员为了解决微调大型语言模型的问题而引入的一项技术。LoRA 提出冻结预训练模型的权重，并将可训练层（低秩分解矩阵）