随机噪声注入以获得更好的图像(Random Noise injecting for better images)

这是工作流程或视频教程：https://youtu.be/DnPvBPKbeAQ 在此工作流程中，我们看到如何将随机噪声用作 ControlNet 映射或潜在注入源，帮助我们创建更好、更多与基线文本到图像生成相比，结果很有趣。想支持我吗？您可以在这里给我买杯咖啡：https://ko-fi.com/risunobushi 此工作流程可用于： – 使用简单的 Perlin 噪声作为 ControlNet（或任何接受黑色的 controlNet）的深度图和白色地图作为输入）； – 混合使用 Perlin 和渐变来更好地影响深度； – 混合使用 Perlin、渐变和手绘草图来细化我们想要调节的形状和区域； – 使用随机噪声和调色板的混合来创建注入噪声的潜在图像； – 将所有内容一起使用，包括噪声注入的 Latent 和噪声驱动的 ControlNet。