यह ControlNet नाम का एक Linux ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण ControlNetsourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
कंट्रोलनेट नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट:
कंट्रोलनेट
विवरण:
कंट्रोलनेट एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे टेक्स्ट-टू-इमेज डिफ्यूज़न मॉडल में सशर्त नियंत्रण जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। शुरुआत से प्रशिक्षण देने के बजाय, कंट्रोलनेट एक पूर्व-प्रशिक्षित डिफ्यूज़न मॉडल के भारों को "लॉक" करता है और एक समानांतर प्रशिक्षण योग्य शाखा प्रस्तुत करता है जो अतिरिक्त स्थितियों—जैसे किनारे, गहराई मानचित्र, विभाजन, मानव मुद्रा, रेखाचित्र, या अन्य मार्गदर्शन संकेतों—को सीखती है। यह सिस्टम को यह नियंत्रित करने की अनुमति देता है कि मॉडल निर्माण के दौरान कहाँ और कैसे फ़ोकस करे, जिससे उपयोगकर्ता केवल प्रॉम्प्ट टेक्स्ट की तुलना में लेआउट, संरचना और सामग्री को अधिक सटीकता से नियंत्रित कर सकें। इस परियोजना में कई प्रशिक्षित मॉडल वेरिएंट शामिल हैं जो विभिन्न प्रकार की कंडीशनिंग (जैसे, कैनी एज इनपुट, नॉर्मल मैप, स्केलेटल पोज़) को स्वीकार करते हैं और स्थिर डिफ्यूज़न आउटपुट में बेहतर फ़िडेलिटी प्रदान करते हैं। इसे समुदाय में अर्ध-स्वचालित छवि निर्माण वर्कफ़्लो के लिए एक उपयोगी उपकरण के रूप में व्यापक रूप से अपनाया गया है, खासकर जब उपयोगकर्ता संरचना के साथ-साथ रचनात्मक स्वतंत्रता भी चाहते हैं।
विशेषताएं
- पूर्व-प्रशिक्षित टेक्स्ट-टू-इमेज प्रसार मॉडल में स्थानिक और संरचनात्मक कंडीशनिंग जोड़ता है
- एकाधिक इनपुट स्थितियों के लिए समर्थन: एज मैप्स, डेप्थ मैप्स, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, पोज़, स्क्रिबल्स
- स्थिरता और लचीलेपन के लिए “लॉक्ड” बैकबोन वेट के साथ-साथ एक समानांतर “ट्रेन करने योग्य” शाखा का उपयोग करता है
- उपयोगकर्ताओं को बड़े प्रसार मॉडल का पुनः उपयोग करने की अनुमति देता है, जबकि उन्हें कस्टम नियंत्रणों के साथ विस्तारित करता है
- कई मॉडल वेरिएंट और लोकप्रिय UI के लिए समर्थन के साथ समुदाय के लिए तैयार
- सटीक लेआउट, संरचना या उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट इनपुट के साथ छवियां उत्पन्न करने के लिए उपयुक्त
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/controlnet.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।