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controlnet一直加载怎么办

回答

ControlNet 一直加载可能由以下原因导致及对应的解决方法：

  1. 模型版本问题：确保 checkpoint、ContalNet 等所有需要加载模型的版本均基于 SD1.5，否则可能会报“超出索引”的错误。
  2. 节点未安装完全：载入工作流后若出现爆红部分，可能是节点没下好、没下全。此时可以先全部更新，让所缺节点“显露出来”，然后安装好缺失的节点。
  3. 参数设置问题：假如右下角的区域报红，那么就得根据报错信息相应调整一下左上角蓝色区域的 h、w 参数。

此外，ControlNet 还有一些新的功能和应用，例如：

  1. 1.1 版本新出的 lineart 线稿提取功能，可先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线，然后切换到 lineart 预处理器和模型进行生成。
  2. mlsd 直线线条检测功能，一般用在建筑或者室内设计上，预处理器可提炼出室内的结构线。

ComfyUI 中的 ControlNet 高级控件： 在时间步和批处理潜变量之间调度 ControlNet 强度的节点，以及应用自定义权重和注意力掩码。这里的 ControlNet 节点完全支持滑动上下文采样。输入包括 positive（提示词（正面））、negative（提示词（负面））、control_net（加载了控制网络）、image（用于指导控制网络的图像）、mask_optional（应用于控制网络的注意力掩码）、timestep_kf（时间步关键帧）、latent_kf_override（潜在关键帧的覆盖）。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【SD】最强控制插件ControlNet（1）附模型下载

lineart线稿提取：这个是ControlNet1.1版本新出的预处理和模型，可能是ControlNet目前最强的线稿上色功能了。我从花瓣上找了一张线稿图来试验一下，这幅线稿来自画师“原画人”的创作。我们可以先通过invert预处理将白底黑线处理成黑底白线，因为ControlNet中都是黑色作为背景。然后，将处理好的图拖到左边重新载入，切换到lineart预处理器和模型进行生成。文生图关键词填写——(Best quality,masterpiece),((girl)),solo,Blue hair,white clothes,white background。点击生成，得到上色稿。我接着用canny模型也绘制了一遍，可以对比一下这两款模型上色的差别，大家自己感受一下。mlsd直线线条检测：这个线条检测和之前的几个有一些不同，它一般用在建筑或者室内设计上。可以看到，这个预处理器提炼出了这个室内的结构线。我们输入关键词：木制、简约、无印良品。点击生成4张图，得到了与原图结构一致的设计图。好了，今天我们介绍了ControlNet中关于线条约束类的预处理器和模型。这些模型文件我也整理好了，如果想要这些模型的话，可以添加我的公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。最后附上一张图，可以帮助大家理解ControlNet模型的命名规则，以便能够正确地使用模型。-END-白马与少年

ComfyUI AnimateDiff

postitive：提示词（正面）。negative:提示词（负面）。🟩control_net：加载了控制网络；如果是支持的类型，此节点将自动转换为高级版本。🟩image：用于指导控制网络的图像-如果加载的控制网络需要，它们必须预处理图像。如果提供了一张图像，将用于所有潜在因素。如果提供了更多图像，将分别为每个潜在因素使用每个图像。如果没有足够的图像来满足潜在因素的数量，将重复从开头开始的图像以匹配基本的控制网络功能。🟨mask_optional：应用于控制网络的注意力掩码；基本上，决定了图像的哪个部分应用于控制网络（以及相对强度，如果掩码不是二进制）。如果提供多个掩码，则与图像输入相同，每个掩码可以应用于不同的潜在因素。🟨timestep_kf：时间步关键帧，用于在采样步骤中引导控制网络效果。🟨latent_kf_override：潜在关键帧的覆盖，如果不需要来自时间步关键帧的其他特征，则很有用。注意：此潜在关键帧将应用于所有时间步，而不管是否有其他潜在关键帧附加到连接的时间步关键帧上。

2-基于SD1.5的flatten转绘工作流 副本

首先，checkpoint、ContalNet等所有需要加载模型的版本均基于SD1.5，否则会报错误“超出索引”载入工作流后发现：Controlnet深度图中两个爆红部分逻辑上是些什么内容呢？高级采样前后的部分、primitive元节点前部分、VAE解码前部分逻辑上是什么内容呢？那么，就是我们的节点没下好、没下全了。思路与解决方法：一个是新的深度图depthanything v2，中间红的就是flatten的东西，因此就是节点没装好。所以先全部更新（这时候所缺节点就“显露出来了”）然后节点装了就好了假如右下角的区域报红，那么就得根据报错信息相应调整一下左上角蓝色区域的h、w参数了成功运行中的图：也可以下载Comfyui-easy-use节点，右键点击“”管理组“”来管理遮罩的区域流输出：

其他人在问
什么是Controlnet
ControlNet 是一种由斯坦福大学张吕敏发布的神经网络模型，常与预训练的图像扩散模型如 Stable Diffusion 结合使用，用于控制 AI 绘画的生成过程。 其工作原理是将 Stable Diffusion 模型的权重复制到 ControlNet 的可训练副本中，并利用外部条件向量训练副本。条件输入类型多样，如涂鸦、边缘图、姿势关键点、深度图、分割图、法线图等，以此指导生成图像的内容。 ControlNet 具有以下特点和优势： 1. 设计思想提供了训练过程中的鲁棒性，避免过度拟合，允许在小规模甚至个人设备上训练。 2. 架构具有强大的兼容性与迁移能力，可用于其他扩散模型，增强图像生成的多样性和可控性。 其应用不仅限于 AI 绘画，还可用于图像编辑、风格迁移、图像超分辨率等多种计算机视觉任务，展现出在 AIGC 领域的广泛应用潜力。 在使用方面，如在 Stable Diffusion 中，无论是文生图还是图生图，ControlNet 能实现更细化的控制，如构图、轮廓、形象姿态、色彩风格等。使用逻辑是通过预处理器将图片提取特征并转换为 AI 可识别的形式，再通过模型进行图像生成。预处理器如同“翻译软件”。例如绘制女孩模仿库里打篮球的图片，输入关键词和选择相应预处理器、模型等操作后即可生成。 在 Stable Diffusion 中使用 ControlNet 时，要注意一些设置，如确保 ControlNet 设置下的路径与本地 Stable Diffusion 的路径同步。基本流程包括点击 Enable 启用，选择预处理器，调整权重、控制生成步骤、反色模式等，还需根据情况选择合适的模型。
2024-11-24
controlnet教程
以下是关于 ControlNet 的教程： ControlNet 是 Stable Diffusion 中的一个功能，能够让用户更精确地控制出图结果。比如可以控制人物的动作、建筑物的线条等。 在使用时，大模型和关键词正常填写生成所需照片。然后鼠标滑到最下面点击“ControlNet”： 1. 点击空白处上传指定姿势的照片。 2. 点击“启用”。 3. 在“预处理器”和“模型”里选择“openpose”，这用于让计算机识别人物姿势。 接着点击“预览预处理结果”，原照片右边会出现人物姿势的线条，最后点击生成照片即可得到指定姿势的图片。 另外，如果是用秋叶大佬的整合包，会自带 ControlNet 插件。若没有，可去扩展中搜索安装。 其使用逻辑是通过预处理器将图片提取特征并转换为 AI 可识别的形式，再通过模型进行图像生成。例如绘制女孩打篮球模仿库里动作的图片，输入相关关键词，选择大模型，在 ControlNet 中导入库里照片，选择合适的预处理器和模型，调试参数后生成。 在 ControlNet 中还可以尝试不同的预处理器，如 softedge_pidinet、depth、canny、tile 等，可能会得到不错的效果。同时要注意电脑配置，避免出现显存不足等问题。
2024-10-18
什么是controlnet? controlnet有什么重要作用
ControlNet 是一种由斯坦福大学张吕敏发布的神经网络模型，常与预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）结合使用。 其重要作用包括： 1. 实现对 AI 绘画生成过程的精细控制，通过引入如涂鸦、边缘图、姿势关键点、深度图、分割图、法线图等多种类型的额外条件输入来指导生成图像的内容。 2. 工作原理是将 Stable Diffusion 模型的权重复制到 ControlNet 的可训练副本中，并使用外部条件向量训练副本，在不破坏原模型能力的前提下，通过小批量数据集训练实现对特定条件的学习。 3. 设计思想提供了训练过程的鲁棒性，避免过度拟合，允许在小规模甚至个人设备上训练，架构具有强大的兼容性与迁移能力，可用于其他扩散模型，增强图像生成的多样性和可控性。 4. 应用不限于 AI 绘画，还可用于图像编辑、风格迁移、图像超分辨率等多种计算机视觉任务，展现了在 AIGC 领域的广泛应用潜力。 在 Stable Diffusion 中，ControlNet 带来的最大改变是让输出结果能更好地被控制。其使用逻辑是通过预处理器将图片提取特征并转换为 AI 可识别的形式，再通过模型进行图像生成。在使用时，如启用 ControlNet 需点击 Enable，Preprocessor 指预处理器，Weight 可调整其在合成中的影响权重，Guidance strength 控制图像生成的前百分之多少步由 ControlNet 主导生成，Invert Input Color 可启动反色模式，RGB to BGR 可反转输入色彩通道信息，Low VRAM 为低显存优化，Guess Mode 为无提示词模式。同时，Model 中选择的解析模型应与输入图像或预处理器对应。
2024-09-13
ControlNet是什么？
ControlNet是一种神经网络模型，由斯坦福大学张吕敏发布，它与预训练的图像扩散模型（例如Stable Diffusion）结合使用，通过引入额外的条件输入来控制AI绘画的生成过程。ControlNet模型通过在Stable Diffusion模型中添加辅助模块，实现对生成图像的精细控制。这些条件输入可以是多种类型的图像，例如涂鸦、边缘图、姿势关键点、深度图、分割图、法线图等，它们作为条件输入来指导生成图像的内容。 ControlNet的工作原理涉及将Stable Diffusion模型的权重复制到ControlNet的可训练副本中，并使用外部条件向量来训练这个副本。这样做的好处是，可以在不破坏Stable Diffusion模型原本能力的前提下，通过小批量数据集对ControlNet进行训练，从而实现对特定条件的学习。 ControlNet的设计思想提供了训练过程中的鲁棒性，避免了模型过度拟合，并允许在小规模甚至个人设备上进行训练。此外，ControlNet的架构具有强大的兼容性与迁移能力，可以用于其他扩散模型中，增强了图像生成的多样性和可控性。 ControlNet的应用不仅限于AI绘画，它还可以用于图像编辑、风格迁移、图像超分辨率等多种计算机视觉任务，展现了在AI生成内容（AIGC）领域的广泛应用潜力。
2024-04-28
帮我写一个可以训练的分类器代码， python 代码，目的是将样本的扰动分为 0，0.001，0.003，0.005 四类，按照以下步骤写 第一步：导入需要的库 第二步：加载位于/public/xdw/ls/signaldefense/AS/perturbed_data.npy 的数据 第三步：获取数据样本的扰动值 第四步：判断扰动值的大小，比如扰动值为 0，则加一计数 第五步：打印出判断各类扰动值的正确率
以下是为您生成的 Python 代码示例，用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器： ```python import numpy as np 第一步：导入需要的库 import numpy as np 第二步：加载数据 data = np.load 第三步：获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步：判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步：计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```
2024-12-05
如何用langchian加载本地模型
要使用 Langchain 加载本地模型，您可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块，例如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型。使用 ollama 前请确保服务已经开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容，通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3。从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 在整个过程中，还需要了解以下相关知识： 1. RAG（Retrieval Augmented Generation）：大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过检索增强生成。RAG 应用包括文档加载（从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种文档加载器）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 2. Ollama：支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，提供模型库，用户可下载不同模型，还支持自定义模型、提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成，社区贡献丰富。安装完后确保后台服务已启动，可通过 ollama list 确认，通过 ollama 命令下载模型。
2024-11-23
SD大模型无法加载
SD 大模型无法加载可能有以下原因及解决方法： 1. LORA 方面： LORA 可以提炼图片特征，文件通常有几十上百兆，承载信息量远大于 Embedding。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 选项卡加载。 使用 LORA 时要注意看作者使用的大模型，一般需配套使用，还可能需要加入特定触发词，如盲盒 LORA 需加入“full body, chibi”等提示词。 2. Hypernetworks 方面： Hypernetworks 主要针对画风训练，文件下载后放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】，使用时点击红色小书，找到 Hypernetworks 选项卡加载。 3. 模型下载与安装方面： 常用的模型下载网站有：。 下载模型后需放置在指定目录，大模型（Ckpt）放入【models\\Stablediffusion】，VAE 模型放入【models\\Stablediffusion】或【models\\VAE】目录（有的大模型自带 VAE 则无需再加），Lora/LoHA/LoCon 模型放入【extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora】或【models/Lora】目录，Embedding 模型放入【embeddings】目录。模型类型可通过检测。 不会科学上网时，可在启动器界面直接下载模型，将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】，在左上角模型列表中选择（看不到就点旁边蓝色按钮刷新）。 旁边的 VAE 相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调，可在启动器里下载，放在根目录的【……\\models\\VAE】。 Embedding 功能相当于提示词打包，下载 Embedding 可在 C 站通过右上角筛选 Textual Inversion 找到，放在根目录下的【embeddings】文件夹里。 由于无法确定您大模型无法加载的具体原因，您可以根据上述内容逐一排查。
2024-11-12
知道源代码就可以加载AI吗？
一般来说，仅仅知道源代码并不一定能够直接加载 AI 。以 GPT4 的代码解释器为例，它是一种特定的模式，允许用户将文件上传到 AI，让 AI 编写和运行代码，并下载 AI 提供的结果。它可以用于执行程序、运行数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。但使用代码解释器进行分析存在未经培训的人使用的风险，许多测试专家对此印象深刻，甚至有论文表明它可能需要改变培训数据科学家的方式。如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息，可以访问相关帖子。
2024-10-01
什么是加载别人训练的qwen模型？
加载别人训练的 qwen 模型通常涉及以下步骤： 1. 对于直接调用千问的某一个大模型，如“qwenmax”模型，在 COW 中需要更改 key 和 model。在 /root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件进行更改，并添加"dashscope_api_key"。获取 key 可参考视频教程或图文教程。同时，需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，若对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，可能是未实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 2. 部署大语言模型时，如下载 qwen2:0.5b 模型，对于不同的电脑系统操作有所不同。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。之后复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。 3. 对于 Ollama 大模型部分，为避免没下载大模型带来的报错，需要先下载 ollama，网站：网站中复制代码，然后像特定操作一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到下方的命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载即可。
2024-10-01
怎么加载开源模型？
加载开源模型的步骤如下： 1. 下载相关模型节省时间： Base Model DreamShaper XL Turbo: https://civitai.com/models/112902/dreamshaperxl LoRA：Envy Anime Watercolor XL 03：https://civitai.com/models/382684/envyanimewatercolorxl03 Alphonse Mucha Style：https://civitai.com/models/63072/alphonsemuchastyle 2. 打开以下链接放在后台： Ollama: https://ollama.com/ https://github.com/stavsap/comfyuiollama IPAdapter：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus InstantID: https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID PuLID：https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 3. 安装缺失节点： 下载过程中若发现 layer style 下不了，可重启重新下载，尝试修复。若仍不行，从官网重新下载到./custom_nodes 的文件夹下。 4. 从官网下载两个文件，点击左上角部分将加载器展开并选择官网下载好的两个模型。 5. 对于 GDino 加载器部分，在链接：处下载相关文件，然后检查文件是否齐全。对于 groundingdino 和 sams 配置是否齐全可以使用“抠头发.json”来检验。 6. Ollama 大模型部分： 首先，下载 ollama，网站： 其次，在网站中，复制代码。然后，打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载。
2024-10-01
医疗大模型微调，loss值一直降低不了，在1附近收敛了
在进行医疗大模型的微调时，如果loss值一直降低不了，可能存在多种原因。以下是一些可能的原因和相应的解决方案： 1. 数据质量问题： 确保训练数据是高质量、准确标注的。 检查数据集是否平衡，避免类别不平衡问题。 2. 模型过拟合： 如果模型在训练集上表现良好，但在验证集上loss不降低，可能是过拟合。 尝试使用正则化方法，如L1、L2正则化，或增加Dropout层。 3. 学习率设置不当： 学习率过高或过低都可能导致loss不降低。 使用学习率衰减策略，或尝试使用学习率预热。 4. 优化器选择： 不同的优化器可能对模型的收敛效果有影响。 尝试更换优化器，如Adam、RMSprop等。 5. 模型结构问题： 模型可能过于复杂或过于简单，不适合当前任务。 尝试调整模型结构，增加或减少层数和神经元数量。 6. 批次大小（Batch Size）： 批次大小对模型训练也有影响。 尝试调整批次大小，查看是否有助于loss的降低。 7. 损失函数不适合： 确保使用的损失函数适合当前的医疗任务。 例如，对于不平衡的数据集，可以尝试使用加权的损失函数。 8. 数据预处理和增强： 确保数据预处理步骤正确，如归一化、标准化等。 使用数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪等，以提高模型的泛化能力。 9. 早停法（Early Stopping）： 如果模型在训练过程中出现loss不再显著下降，可以使用早停法来终止训练。 10. 超参数调整： 使用超参数优化技术，如网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化。 11. 模型微调策略： 如果是在预训练模型的基础上进行微调，确保解冻了需要微调的层。 12. 评估方法： 确保评估方法正确，有时候loss值不能全面反映模型性能，可以结合其他指标如准确率、召回率等。 13. 计算资源： 确保计算资源充足，有时候资源不足可能导致模型训练不充分。 14. 软件和硬件问题： 检查是否有软件bug或硬件故障影响训练过程。 最后，建议详细记录实验过程和结果，以便分析问题所在并进行相应的调整。如果问题依然无法解决，可以考虑寻求领域专家的帮助或在专业社区中寻求建议。
2024-08-01