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StableDiffusion最强大的插件ContorlNet今天更新了1.1版本，这是一个很大的更新，旧模型增加了很多数据进行了重新训练，还新增了几个模型，目前模型总数达到了14个，新增了4个模型。可能会给SD带来新的玩法。下面是具体的更新内容：
- 更改了模型命名规则：从 ControlNet 1.1 开始，我们开始使用标准 ControlNet 命名规则 （SCNNR） 来命名所有模型。我们希望此命名规则可以改善用户体验。
- 现有的 Depth、Normal、Canny、Scribble、MLSD、HED 模型在增加数据后进行了更多的训练效果有不同程度的提升。
- Openpose增加了对面部和手部的支持，可以选择只针对身体生效，还是对身体+面部+手部生效。
- 线稿专用模型支持手绘线稿和自动识别两种模式
- 新增Content Shuffle模型：能够重新组织图像。使用随机流程将图像混洗，然后利用控制StableDiffusion来重新组合图像。
- 新增Instruct Pix2Pix模型：可以理解为原有的Pix2Pix模型，他们做了一些优化，使其更易用。
- 新增Inpaint模型：主要功能是对图像进行修复，比如涂抹的区域，此外这个模型可能也会用来解决生成视频的连续性问题。
- 新增Tile模型（未完成）：尝试解决利用Tile控制SD时提示将始终影响每个区域的问题。对于给定的区域，它识别区域内部的内容，并增加了该识别出的语义的影响，如果内容不匹配，则还减少了全局提示的影响。
目前不建议立刻更新1.1，等其他大佬适配完试试再说，另外小道消息ContorlNet插件的作者最近入职了谷歌。
Github链接：github.com
Huggingface模型下载链接：huggingface.co
- 更改了模型命名规则：从 ControlNet 1.1 开始，我们开始使用标准 ControlNet 命名规则 （SCNNR） 来命名所有模型。我们希望此命名规则可以改善用户体验。
- 现有的 Depth、Normal、Canny、Scribble、MLSD、HED 模型在增加数据后进行了更多的训练效果有不同程度的提升。
- Openpose增加了对面部和手部的支持，可以选择只针对身体生效，还是对身体+面部+手部生效。
- 线稿专用模型支持手绘线稿和自动识别两种模式
- 新增Content Shuffle模型：能够重新组织图像。使用随机流程将图像混洗，然后利用控制StableDiffusion来重新组合图像。
- 新增Instruct Pix2Pix模型：可以理解为原有的Pix2Pix模型，他们做了一些优化，使其更易用。
- 新增Inpaint模型：主要功能是对图像进行修复，比如涂抹的区域，此外这个模型可能也会用来解决生成视频的连续性问题。
- 新增Tile模型（未完成）：尝试解决利用Tile控制SD时提示将始终影响每个区域的问题。对于给定的区域，它识别区域内部的内容，并增加了该识别出的语义的影响，如果内容不匹配，则还减少了全局提示的影响。
目前不建议立刻更新1.1，等其他大佬适配完试试再说，另外小道消息ContorlNet插件的作者最近入职了谷歌。
Github链接：github.com
Huggingface模型下载链接：huggingface.co
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