Scribble Diffusion是一个在线AI绘画工具,通过使用ControlNet的AI技术将粗略的草图转换为精致的图像,并且生成的每一张图像都是不同的因此没有版权困扰,你可以在这个网站上上传你的草图并生成一个更加精美的图片。

只需要在网站上画出你想要的图形,然后输入一些描述性的文字,就可以让 Scribble Diffusion 的 AI 技术为你创造出惊人的作品。无论你是想要画出一只猫、一辆汽车、一幅风景,还是一个卡通人物,Scribble Diffusion 都可以帮你实现。你甚至可以用它来制作 logo、海报、插画等设计作品。Scribble Diffusion 是一个有趣而又实用的网站,可以让你释放你的创意,享受绘画的乐趣。

特色功能

Scribble Diffusion 的最大特色就是它能够结合你的涂鸦和文字,生成符合你想象的图片。它使用了开源的机器学习模型 ControlNet。

这个模型可以根据输入的文本和图形,生成相应的图像。Scribble Diffusion 还利用了 Replicate 这个云平台,来运行这个模型,并提供给用户快速而稳定的服务。

Scribble Diffusion 的网站界面也很简洁而友好,你只需要在一个白色的画布上绘制你想要的图形,然后在下方输入一些描述性的文字,就可以点击生成按钮,看到 AI 为你创造出的图片。你还可以调整生成图片的质量和版本,以及保存或分享你的作品。

Scribble Diffusion 的另一个特色功能是它能够生成不同风格和主题的图片。你可以在输入文字时,指定你想要的风格或主题,比如说卡通、写实、抽象、复古、未来等等。Scribble Diffusion 的 AI 会根据你的要求,生成不同风格和主题的图片。这样,你就可以根据不同的场合和目的,选择适合你的图片。

比如说,如果你想要为一个儿童节目设计一个 logo,你可以输入“卡通米老鼠推荐汉堡”,就可以得到一个可爱而有趣的 logo 图片。如果你想要为一个科幻小说设计一个封面,你可以输入“未来风格的外星音乐乐器”,就可以得到一个神秘而有创意的封面图片。

产品价格

Scribble Diffusion 是一个免费的网站,任何人都可以在上面使用它的功能,生成自己想要的图片。Scribble Diffusion 不会收取任何费用,也不会限制用户生成图片的次数或数量。

Scribble Diffusion 的目标是为了让更多人体验 AI 技术带来的乐趣和便利,所以它不会向用户收费。当然,如果你喜欢 Scribble Diffusion 的服务,并且想要支持它的发展和改进,你可以通过捐赠或者来表达你的感谢和支持。

常见问题

Scribble Diffusion 是如何工作的?

Scribble Diffusion 是基于 ControlNet 这个开源的机器学习模型来工作的。ControlNet 是一个能够根据输入的文本和图形,生成相应的图像。

ControlNet 的原理是将原始的模型的网络层复制成一个“锁定”的副本和一个“可训练”的副本。“可训练”的副本用来学习你的条件。“锁定”的副本用来保留你的模型。这样,即使你只有少量的图像对,也不会破坏原始的模型。

ControlNet 还使用了一些“零卷积”层,这些层的权重和偏置都初始化为零。在训练之前,这些层都不会对输出产生任何影响。这样,ControlNet 就不会造成任何失真。ControlNet 可以在小规模或者个人设备上进行训练,也可以方便地合并或替换模型、权重、块或层。

Scribble Diffusion 生成的图片有版权吗?

Scribble Diffusion 生成的图片属于用户自己的创作,用户可以自由地使用、保存或分享这些图片。Scribble Diffusion 不会对用户生成的图片进行任何收费或限制。

但是需要注意,Scribble Diffusion 生成的图片可能受到原始模型训练数据的版权影响。如果用户输入的文字或涂鸦与某些已有的图片相似,那么生成的图片可能也会与这些图片相似,从而可能涉及到版权问题。因此,用户在使用 Scribble Diffusion 生成的图片时,需要自行判断是否侵犯了他人的版权,并承担相应的责任和风险。

Scribble Diffusion 可以生成多大尺寸的图片?
Scribble Diffusion 目前可以生成最大为 256×256 像素的图片。这是由于原始模型的限制,它目前只能处理这个尺寸的图片。如果用户想要生成更大尺寸的图片,可以尝试使用一些图像放大或超分辨率的技术,来提高生成图片的质量和细节。
Scribble Diffusion 可以生成动画或视频吗?
Scribble Diffusion 目前还不支持生成动画或视频。它只能生成静态的图片。如果用户想要生成动画或视频,可以尝试使用一些其他的技术,比如说 GAN、VAE、RNN 等,来实现动态图像的生成。

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