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春末的南方城市

单幅图像合成 360° 3D 场景的新方法：PanoDreamer，可同时生成全景图像和相应的深度信息。论文介绍了一种从单幅图像合成 360° 3D 场景的新方法。该方法以连贯的方式生成全景图及其相应的深度，解决了现有最先进方法（如 LucidDreamer 和 WonderJourney 的局限性。这些方法按照生成轨迹依次添加细节，通常在循环回输入图像时导致可见的接缝。相比之下，该方法可确保整个 360° 场景的一致性，如图所示。黄色条显示每个结果中与输入相对应的区域。

Diffusion Policy——斯坦福机器人UMI所用的扩散策略：从原理到其编码实现(含Diff-Control、ControlNet详解)本文一开始是属于此文《UMI——斯坦福刷盘机器人：从手持夹持器到动作预测Diffusion Policy(含代码解读)》的第三部分，考虑后Diffusion Policy的重要性很高，加之后续还有一系列基于其的改进工作

【comfyui】ControlNet 辅助预处理器节点——controlnet_aux （线稿、深度图、法线、脸部身体姿态估计）（星2.1K）ComfyUI’s ControlNet Auxiliary （/ɔːɡˈzɪliəri/） Preprocessors 预处理器节点：https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux 参考代码：https://github.com/lllyasviel/ControlNet/tree/main/annotator huggingface部分模型：https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/tree/m

ControlNet on Stable Diffusion笔记来源： 1.Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 2.How to Use OpenPose & ControlNet in Stable Diffusion 3.ControlNet与DreamBooth：生成模型的精细控制与主体保持 4.Introduction to ControlNet for Stable Diffusion 5.Stable Diffusion — ControlNet Clearly Ex

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet(Shuffle）Shuffle(随机洗牌)，这个预处理器会把参考图的颜色打乱搅拌到一起，然后重新组合的方式重新生成一张图，可以想象出来这是一个整体风格控制的处理器。

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet(Tile/Blur）上篇文章介绍了y语义分割Seg，这篇文章介绍下Tile/Blur（增加/减少细节）Tile用于增加图片细节，一般用于高清修复，Blur用于减少图片细节（图片模糊），如下图，用Tile做修复：左边为原图（比较模糊），右边就是高清修复后的图（还是拿之前的小猫咪举例）：

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet(Recolor）Recolor，顾名思义就是重上色的意思，很明显能想到的用法就是老照片上色，也就是老照片修复，看下效果吧（左边为老旧照片，右边为重上色效果）：

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet(IP2P）上篇文章介绍了深度Depth，这篇文章介绍下IP2P（InstructP2P）, 通俗理解就是图生图，给原有图加一些效果,比如下图，左边为原图，右边为增加了效果的图：

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet(Seg）上篇文章介绍了深度Depth，这篇文章介绍下seg（Segmentation）意思为语义分割, 通俗理解就是把图中的不同物体元素按类别不同，标为不同的颜色，不同的颜色代表不同的元素类别，如下图，左边为原图，右边就是语义分割后的预览图（还是拿之前的房子举例）：

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet（深度Depth）上篇文章介绍了线稿约束，这篇文章介绍下深度Depth顾名思义，就是把原图预处理为深度图，而深度图可以区分出图像中各元素的远近关系，那么啥事深度图？下面就是

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet（姿态预处理器openpose）本片文章接着上篇文章ControlNet介绍他的控制类型，本篇介绍的预处理器为openpose预处理器：openpose 模型：control_v11p_sd15_openpose 没下载模型的看上篇文章去下载一下哦，不然用不了

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet（线稿约束）上篇文章介绍了openpose，本篇文章介绍下线稿约束，关于线稿约束有好几个处理器都属于此类型，但是有一些区别。

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNetControlNet可以说在SD里有着举足轻重的地位，如果没有ControlNet，sd的可玩性和实用性将大大降低。

读论文：DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion PriorDiffBIR 发表于2023年的ICCV，是一种基于生成扩散先验的盲图像恢复模型。它通过两个阶段的处理来去除图像的退化，并细化图像的细节。DiffBIR 的优势在于提供高质量的图像恢复结果，并且具有灵活的参数设置，可以在保真度和质量之间进行权衡。网络结构图如下所示：

细节控-AI先行者

[ComfyUI进阶教程] lcm+Lora+Controlnet工作流工作流这是一个使用了LCM+lora加载器+CN（depth+tile）的工作流。工作流特性：LCM lora加载器，加快生成图片的时间。

如何使用GPT引领前沿与应用突破之GPT4科研实践技术与AI绘图GPT对于每个科研人员已经成为不可或缺的辅助工具，不同的研究领域和项目具有不同的需求。例如在科研编程、绘图领域： 1、编程建议和示例代码: 无论你使用的编程语言是Python、R、MATLAB还是其他语言，都可以为你提供相关的代码示例。 2、数据可视化: 生成各种类型的数据可视化图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图、热力图等。提供数据和要求，生成相应的图表代码或绘制它们。 3、统计分析: 描述统计、假设检验、回归分析等，提供相关的建议和示例代码，帮助你理解和解释数据。 4、机器学习和数据挖掘: 可以为你提

Stable Diffusion基础：ControlNet之图片高仿效果今天继续给大家分享AI绘画中 ControlNet 的强大功能，本次的主角是 Reference，它可以将参照图片的风格迁移到新生成的图片中，这句话理解起来很困难，我们将通过几个实例来加深体会，比如照片转二次元风格、名画改造、AI减肥成功图片制作、绘本小故事等等。