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RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA: Arte de IA Realista

RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA é um gerador de imagens fotorrealistas que dá aos criadores, designers e retocadores controle completo sobre como cada imagem é composta. Ao contrário das ferramentas básicas de texto para imagem, permite que você anexe dados de referência, como um esqueleto de pose, um mapa de profundidade ou um contorno de borda, para orientar a saída em direção a uma estrutura visual específica. Você pode descrever o que deseja em um prompt e também mostrar ao modelo como deve ser organizado espacialmente, para que o resultado pareça intencional, não acidental. Você pode combinar até três ControlNets simultaneamente, cada um direcionado para um aspecto diferente da imagem. Escolha um para detecção de arestas, outro para pose humana e um terceiro para profundidade. Carregue um arquivo LoRA para injetar um estilo de arte específico ou design de personagem em cada geração. O modelo também suporta img2img e inpainting, permitindo que você edite fotos existentes ou preencha áreas específicas sem repintar toda a imagem do zero. Se você trabalha em design visual, retoque fotográfico ou arte de personagens, este modelo se encaixa em seu processo existente sem substituí-lo. Comece com uma imagem de referência, adicione os controles que você precisa e obtenha um resultado polido em segundos. Picasso IA torna fácil iterar rapidamente sem gastar horas em correções manuais.

Fofr

1.86m execuções

Realvisxl V3 Multi Controlnet Lora

2024-01-05

Uso comercial

RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA: Arte de IA Realista

Índice

  • Visão Geral
  • Como Funciona
  • Perguntas Frequentes
  • Custo de Créditos
  • Recursos
  • Casos de uso
  • Exemplos
Obtenha Nano Banana Pro

Visão Geral

RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA é um gerador de imagens fotorrealistas disponível no Picasso IA que dá aos criadores e designers controle completo sobre como cada saída é composta. Ao contrário das ferramentas básicas de texto para imagem, permite que você anexe dados de referência, como um esqueleto de pose, um mapa de profundidade ou um contorno de borda, para orientar a saída em direção a uma estrutura visual específica. Descreva o que você deseja em um prompt e mostre também ao modelo como a imagem deve ser organizada espacialmente. O resultado é uma imagem que parece intencional, não deixada ao acaso.

Como Funciona

  • Escreva um prompt de texto descrevendo o assunto, estilo, iluminação e clima da imagem que você deseja.
  • Opcionalmente, carregue uma a três imagens de referência ControlNet e selecione um tipo de condição para cada uma, como detecção de arestas Canny, profundidade, pose ou lineart.
  • Defina as dimensões de saída, o número de etapas de inferência e a escala de orientação no painel lateral, ou deixe os padrões para um primeiro resultado rápido.
  • Se estiver trabalhando com uma imagem existente, carregue-a para o modo img2img ou adicione uma máscara em preto e branco para inpainting para especificar quais áreas serão regeneradas.
  • Clique em gerar e receba sua saída em segundos, pronta para download ou para passar para a próxima etapa do seu projeto.

Perguntas Frequentes

Preciso de habilidades de programação ou conhecimento técnico para usar isso? Não, basta abrir RealVisXL v3 Multi Controlnet LoRA no Picasso IA, ajustar as configurações desejadas e clicar em gerar.

É grátis para testar? Sim, você pode executar o modelo no Picasso IA sem nenhum pagamento inicial. Uma primeira imagem pode ser gerada imediatamente sem se inscrever em um plano pago.

Quanto tempo leva para gerar uma imagem? A maioria das saídas estão prontas em menos de 20 segundos com as configurações padrão e 30 etapas de inferência. Reduzir a contagem de etapas ou as dimensões de saída acelera ainda mais o processo.

Posso controlar quais partes de uma imagem existente são alteradas? Sim. Carregue uma máscara em preto e branco junto com sua imagem base. As áreas pretas permanecem exatamente como estão, enquanto as áreas brancas são regeneradas usando seu prompt de texto.

Que tipos de ControlNet são suportados? O modelo inclui detecção de arestas Canny, duas opções de profundidade (LReS e MiDaS), duas opções de borda suave (PIDI e HED), lineart, lineart anime, OpenPose para posicionamento corporal e um modo ilusão. Você pode executar qualquer combinação de três simultaneamente.

Posso carregar meus próprios pesos LoRA? Sim. Digite um link para pesos LoRA compatíveis no campo designado e use o controle deslizante lora_scale para ajustar a força com que esse estilo é aplicado à saída.

Onde posso usar as imagens geradas? Os arquivos de saída são imagens PNG ou JPEG padrão sem marca d'água aplicada por padrão. Você pode usá-los em qualquer ferramenta de design, em um site ou em um projeto de impressão.

Custo de Créditos

Cada geração consome 1 crédito

1 crédito

ou 5 créditos para 5 gerações

Recursos

Tudo o que este modelo pode fazer por você

Empilhamento de Multi-ControlNet

Aplique até três ControlNets simultaneamente para controlar pose, profundidade e arestas em uma única geração.

Carregamento de pesos LoRA

Injete um estilo de arte personalizado ou design de personagem carregando pesos LoRA externos antes de gerar.

Suporte a inpainting

Pinte sobre uma região específica de qualquer imagem e regenere apenas essa área enquanto preserva o resto.

Modo img2img

Use uma foto existente como ponto de partida e modifique-a com um prompt de texto e um controle deslizante de força de prompt ajustável.

Seleção de agendador

Escolha entre sete agendadores de amostragem para equilibrar a velocidade de geração com a nitidez da saída.

Saídas fotorrealistas

Produz imagens detalhadas e realistas com texturas precisas e iluminação natural em até 1024x1024 pixels.

Controle de seed

Reutilize a mesma seed para reproduzir um resultado idêntico ou teste pequenas variações a partir de uma linha de base controlada.

Controles de escala de orientação e passos de inferência para saídas precisas

Casos de uso

Gere uma ilustração de personagem em corpo inteiro que corresponda a uma pose específica, carregando uma imagem de esqueleto de referência e aplicando o OpenPose ControlNet

Retoque uma foto de produto usando inpainting para substituir o fundo mantendo o produto exatamente como está

Crie um retrato fotorrealista em um estilo de iluminação específico, combinando um ControlNet de mapa de profundidade com um LoRA personalizado para o estilo desse artista

Transforme um esboço aproximado em uma ilustração acabada, carregando-o como referência de lineart ControlNet e escrevendo um prompt de estilo detalhado

Edite uma região específica de uma imagem existente, como trocar uma roupa ou substituir um cenário, sem alterar as áreas circundantes

Produza um conjunto consistente de visuais da marca carregando um LoRA de estilo e executando múltiplas variações de prompt a partir da mesma seed

Reconstrua uma foto borrada ou de baixa resolução em uma imagem nítida e detalhada usando img2img com uma contagem alta de etapas e um prompt detalhado

Experimentar fluxos de trabalho de arte AI multi-estilo

Exemplos

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

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