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RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA: Art IA réaliste

RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA est un générateur d'images photoréalistes qui donne aux créateurs, designers et retoucheurs un contrôle pratique sur la composition de chaque image. Contrairement aux outils texte-en-image basiques, il vous permet d'attacher des données de référence, telles qu'un squelette de pose, une carte de profondeur ou un contour de bord, pour diriger la sortie vers une structure visuelle spécifique. Vous pouvez décrire ce que vous voulez dans une invite et aussi montrer au modèle comment il devrait être arrangé spatialement, de sorte que le résultat semble délibéré, pas accidentel. Vous pouvez empiler jusqu'à trois ControlNets à la fois, chacun ciblant un aspect différent de l'image. Choisissez un pour la détection des bords, un autre pour la pose humaine et un tiers pour la profondeur. Chargez un fichier LoRA pour injecter un style artistique spécifique ou un design de personnage dans chaque génération. Le modèle supporte également img2img et l'inpainting, vous permettant d'éditer des photos existantes ou de remplir des zones spécifiques sans repeindre toute l'image à partir de zéro. Si vous travaillez dans le design visuel, la retouche photographique ou l'art des personnages, ce modèle s'intègre dans votre processus existant sans le remplacer. Commencez par une image de référence, ajoutez les contrôles dont vous avez besoin, et obtenez un résultat poli en quelques secondes. Picasso IA facilite l'itération rapide sans passer des heures sur les corrections manuelles.

Fofr

1.86m exécutions

Realvisxl V3 Multi Controlnet Lora

2024-01-05

Usage commercial

RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA: Art IA réaliste

Table des matières

  • Aperçu
  • Comment ça marche
  • Questions fréquemment posées
  • Coût des Crédits
  • Fonctionnalités
  • Cas d'utilisation
  • Exemples
Obtenir Nano Banana Pro

Aperçu

RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA est un générateur d'images photoréalistes disponible sur Picasso IA qui donne aux créateurs et designers un contrôle pratique sur la composition de chaque sortie. Contrairement aux outils texte-en-image basiques, il vous permet d'attacher des données de référence, telles qu'un squelette de pose, une carte de profondeur ou un contour de bord, pour diriger la sortie vers une structure visuelle spécifique. Décrivez ce que vous voulez dans une invite et montrez également au modèle comment l'image devrait être arrangée spatialement. Le résultat est une image qui semble intentionnelle, pas laissée au hasard.

Comment ça marche

  • Écrivez une invite textuelle décrivant le sujet, le style, l'éclairage et l'atmosphère de l'image que vous voulez.
  • Téléchargez optionnellement une à trois images de référence ControlNet et sélectionnez un type de condition pour chacune, tel que la détection des bords Canny, la profondeur, la pose ou le lineart.
  • Définissez les dimensions de sortie, le nombre d'étapes d'inférence et l'échelle de guidance dans le panneau latéral, ou laissez les paramètres par défaut pour un premier résultat rapide.
  • Si vous travaillez avec une image existante, téléchargez-la pour le mode img2img ou ajoutez un masque noir et blanc pour l'inpainting afin de spécifier les zones à régénérer.
  • Cliquez sur générer et recevez votre sortie en quelques secondes, prête à télécharger ou à passer à l'étape suivante de votre projet.

Questions fréquemment posées

Ai-je besoin de compétences en programmation ou de connaissances techniques pour utiliser ceci ? Non, ouvrez simplement RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA sur Picasso IA, ajustez les paramètres que vous voulez, et cliquez sur générer.

Est-ce gratuit d'essayer ? Oui, vous pouvez exécuter le modèle sur Picasso IA sans aucun paiement initial. Une première image peut être générée immédiatement sans vous inscrire à un plan payant.

Combien de temps faut-il pour générer une image ? La plupart des sorties sont prêtes en moins de 20 secondes avec les paramètres par défaut et 30 étapes d'inférence. Réduire le nombre d'étapes ou les dimensions de sortie accélère encore les choses.

Puis-je contrôler quelles parties d'une image existante sont modifiées ? Oui. Téléchargez un masque noir et blanc aux côtés de votre image de base. Les zones noires restent exactement comme elles sont, tandis que les zones blanches sont régénérées en utilisant votre invite textuelle.

Quels types de ControlNet sont pris en charge ? Le modèle inclut la détection des bords Canny, deux options de profondeur (LReS et MiDaS), deux options de bord doux (PIDI et HED), lineart, lineart anime, OpenPose pour le positionnement du corps et un mode illusion. Vous pouvez exécuter n'importe quelle combinaison de trois à la fois.

Puis-je charger mes propres poids LoRA ? Oui. Entrez un lien vers des poids LoRA compatibles dans le champ désigné et utilisez le curseur lora_scale pour ajuster la force de ce style appliquée à la sortie.

Où puis-je utiliser les images générées ? Les fichiers de sortie sont des images PNG ou JPEG standard sans filigrane appliqué par défaut. Vous pouvez les utiliser dans n'importe quel outil de design, sur un site web ou dans un projet d'impression.

Coût des Crédits

Chaque génération consomme 1 crédit

1 crédit

ou 5 crédits pour 5 générations

Fonctionnalités

Tout ce que ce modèle peut faire pour vous

Empilage multi-ControlNet

Appliquez jusqu'à trois ControlNets simultanément pour contrôler la pose, la profondeur et les bords en une seule génération.

Chargement de poids LoRA

Injectez un style artistique personnalisé ou un design de personnage en chargeant des poids LoRA externes avant de générer.

Support d'inpainting

Peignez sur une région spécifique de n'importe quelle image et régénérez uniquement cette zone en préservant le reste.

Mode img2img

Utilisez une photo existante comme point de départ et modifiez-la avec une invite textuelle et un curseur de force d'invite ajustable.

Sélection du planificateur

Choisissez parmi sept planificateurs d'échantillonnage pour équilibrer la vitesse de génération par rapport à la netteté de sortie.

Sorties photoréalistes

Produit des images détaillées et réalistes avec des textures précises et un éclairage naturel jusqu'à 1024x1024 pixels.

Contrôle du seed

Réutilisez le même seed pour reproduire un résultat identique ou tester de petites variations à partir d'une base contrôlée.

Contrôles de l'échelle de guidance et des étapes d'inférence pour des sorties précises

Cas d'utilisation

Générez une illustration de personnage en pied qui correspond à une pose spécifique en téléchargeant une image de squelette de référence et en appliquant le ControlNet OpenPose

Retouchez une photo de produit en utilisant l'inpainting pour remplacer le fond tout en gardant le produit exactement comme il est

Créez un portrait photoréaliste dans un style d'éclairage spécifique en combinant un ControlNet de carte de profondeur avec un LoRA personnalisé pour le style de cet artiste

Transformez un croquis brut en illustration finie en le téléchargeant comme référence ControlNet lineart et en écrivant une invite de style détaillée

Modifiez une région spécifique d'une image existante, comme changer une tenue ou remplacer un arrière-plan, sans altérer les zones environnantes

Produisez un ensemble cohérent de visuels à la marque en chargeant un LoRA de style et en exécutant plusieurs variations d'invite à partir du même seed

Reconstruisez une photo floue ou basse résolution en image nette et détaillée en utilisant img2img avec un nombre d'étapes élevé et une invite détaillée

Expérimentation avec des workflows d'art IA multi-style

Exemples

1024x1024
27.3s
Refine: no_refiner
Scheduler: K_EULER
Lora Scale: 0.8
Num Outputs: 1
Controlnet 1: soft_edge_hed
Controlnet 2: illusion
Controlnet 3: none
Guidance Scale: 7.5
Apply Watermark: No
Prompt Strength: 0.8
Sizing Strategy: width_height
Controlnet 1 End: 0.8
Controlnet 2 End: 0.65
Controlnet 3 End: 1
Controlnet 1 Start: 0
Controlnet 2 Start: 0.08
Controlnet 3 Start: 0
Num Inference Steps: 50
Controlnet 1 Conditioning Scale: 0.5
Controlnet 2 Conditioning Scale: 1
Controlnet 3 Conditioning Scale: 0.75
low quality, worst quality, ugly, soft, blurry

A detailed photo of an astronaut riding a unicorn through a field of flowers

768x768
9.4s
Refine: no_refiner
Scheduler: K_EULER
Lora Scale: 0.8
Num Outputs: 1
Controlnet 1: soft_edge_hed
Controlnet 2: none
Controlnet 3: none
Guidance Scale: 7.5
Apply Watermark: No
Prompt Strength: 0.8
Sizing Strategy: width_height
Controlnet 1 End: 1
Controlnet 2 End: 1
Controlnet 3 End: 1
Controlnet 1 Start: 0
Controlnet 2 Start: 0
Controlnet 3 Start: 0
Num Inference Steps: 30
Controlnet 1 Conditioning Scale: 0.8
Controlnet 2 Conditioning Scale: 0.8
Controlnet 3 Conditioning Scale: 0.75

A detailed photo of an astronaut riding a unicorn through a field of flowers

1024x1024
13.4s
Refine: no_refiner
Scheduler: K_EULER
Lora Scale: 0.8
Num Outputs: 1
Controlnet 1: depth_leres
Controlnet 2: none
Controlnet 3: none
Guidance Scale: 7.5
Apply Watermark: No
Prompt Strength: 0.8
Sizing Strategy: width_height
Controlnet 1 End: 0.8
Controlnet 2 End: 1
Controlnet 3 End: 1
Controlnet 1 Start: 0
Controlnet 2 Start: 0
Controlnet 3 Start: 0
Num Inference Steps: 30
Controlnet 1 Conditioning Scale: 0.7
Controlnet 2 Conditioning Scale: 0.8
Controlnet 3 Conditioning Scale: 0.75
(worst quality, low quality, illustration, 3d, 2d, painting, cartoons, sketch), open mouth

A portrait photo

768x768
9.1s
Refine: no_refiner
Scheduler: K_EULER
Lora Scale: 0.8
Num Outputs: 1
Controlnet 1: soft_edge_hed
Controlnet 2: none
Controlnet 3: none
Guidance Scale: 7.5
Apply Watermark: No
Prompt Strength: 0.8
Sizing Strategy: width_height
Controlnet 1 End: 1
Controlnet 2 End: 1
Controlnet 3 End: 1
Controlnet 1 Start: 0
Controlnet 2 Start: 0
Controlnet 3 Start: 0
Num Inference Steps: 30
Controlnet 1 Conditioning Scale: 0.8
Controlnet 2 Conditioning Scale: 0.8
Controlnet 3 Conditioning Scale: 0.75

A detailed photo of an obsidian statue of an astronaut riding a unicorn, bokeh, museum background

Changer de Catégorie

Effets

Texte en image

Texte en image

Texte en vidéo

Grands Modèles de Langage

Grands Modèles de Langage

Texte en parole

Texte en parole

Super résolution

Super résolution

Synchronisation labiale

Génération de musique IA

Génération de musique IA

Édition vidéo

Parole en texte

Parole en texte

Amélioration vidéo IA

Suppression d'arrière-plan

Suppression d'arrière-plan