3D 바디 포즈와 색상 영역을 사용하여 두 개의 Anima ControlNet-LLLite 모델을 학습시켰습니다
요약
본 기사는 3D 바디 포즈와 색상 영역을 활용하여 두 개의 Anima ControlNet-LLLite 모델을 학습시킨 내용을 다룹니다. 3D 포즈 모델은 캐릭터의 자세 제어를, 색상 영역 모델은 여러 피사체 간 경계 구분을 가능하게 합니다. 이 두 ControlNet은 개별 사용도 가능하지만 함께 사용할 때 더욱 효과적입니다.
핵심 포인트
- 3D 바디 포즈 ControlNet으로 캐릭터 포즈를 정교하게 제어할 수 있습니다.
- 색상 영역 ControlNet으로 여러 피사체 간의 경계를 구분하는 것이 가능합니다.
- 두 모델을 함께 사용하면 더욱 효과적인 이미지 생성이 가능합니다.
https://huggingface.co/toyxyz/Anima_ControlNet-LLLite 3D 바디 포즈를 사용한 모델은 캐릭터의 포즈를 제어할 수 있고, 색상 영역 모델은 여러 피사체 간의 경계를 구분할 수 있습니다. 저는 u/kohya_tech의 sd-scripts를 사용하여 학습했습니다. 3D 포즈 및 색상 영역 ControlNet을 더 효과적으로 제어하기 위해 유용한 노드를 커스텀 노드 패키지에 추가했습니다. 두 ControlNet은 개별적으로 사용될 수도 있지만, 함께 사용했을 때 더욱 유용합니다. https://github.com/toyxyz/ComfyUI_toyxyz_test_nodes https://preview.redd.it/37a2mskzd6vh1.jpg?width=2304&format=pjpg&auto=webp&s=3559d253f3fde9c84f1c2de5934f721415234680 https://preview.redd.it/aidzd4tae6vh1.jpg?width=3421&format=pjpg&auto=webp&s=2fe2121c4b3a0bebf75480efce9cad3ebb4a10e4 /u/toyxyz 제출 [링크] [댓글]
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 r/StableDiffusion의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기