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ControlNet

Stable Diffusion 超级符号终极超分流:从 512px 到 9K 级画质实操指南

2026-05-162026-02-03 作者 BOXer

本文演示如何通过 文生图 (T2I) 的首次高清修复 与 图生图 (I2I) 的差异化多轮重绘,结合 Photoshop 的蒙版合成技术,将一张 576px 的小图一步步进化为 9000px(9K)的… [……]

分类 生产力 标签 ControlNet、 图像超分、 超级符号

从材质质感到 4K 超分落地 Stable Diffusion 超级符号设计全流程

2026-05-162026-02-02 作者 BOXer

在品牌设计与视觉传达领域,如何将平面的 Logo 转化为具有强烈质感(如机械、水晶、象牙金)的“超级符号”(Super Symbol)?传统的 3D 渲染流程耗时耗力,而借助 AI 的力量,可以快速实… [……]

分类 生产力 标签 ControlNet、 分辨率、 符号、 设计

从重绘、控图到场景构建 Stable Diffusion 角色设计全流程解析

2026-05-162026-02-02 作者 BOXer

在 AI 绘画领域,如何从“随机抽卡”进阶到“精准控制”是每一位设计师面临的必修课。特别是在角色设计中,如何保持角色一致性、精准控制微表情、灵活调整姿态以及实现无缝换装,是决定作品落地质量的关键。本文… [……]

分类 生产力 标签 ControlNet、 角色、 设计

Stable Diffusion 的“方向盘”:ControlNet 核心模型解析与高阶玩法指南

2026-05-162026-02-02 作者 BOXer

在使用 Stable Diffusion 进行 AI 绘画时,原版 SD 就像是天马行空的“凭空想象”,虽然创意无限,但难以精准落地。ControlNet 作为 SD 最重要的扩展模块,它赋予了生成过… [……]

分类 生产力 标签 ControlNet、 模型

文章

  • 动量守恒 三维演示系统
  • 交互式桁架结构力学性能在线仿真实验系统 v5.1
  • 同济大学/第6章 数字建筑学的未来展望/6.1.4 人工智能在建筑全生命周期中的应用展望(下)
  • 同济大学/第6章 数字建筑学的未来展望/6.1.3 人工智能在建筑全生命周期中的应用展望(上)
  • 同济大学/第6章 数字建筑学的未来展望/6.1.2 数字建筑学中的人工智能算法
  • 同济大学/第6章 数字建筑学的未来展望/6.1.1 人工智能概述
  • 同济大学/第5章 数字建筑学的生产流程/5.1.3 建筑信息模型
  • 同济大学/第5章 数字建筑学的生产流程/5.1.2 数字孪生
  • 同济大学/第5章 数字建筑学的生产流程/5.1.1 设计与建造一体化
  • 同济大学/第4章 数字建筑学的建造技术方法/4.2 建筑机器人/4.2.3 建筑机器人产业
  • 同济大学/第4章 数字建筑学的建造技术方法/4.2 建筑机器人/4.2.2 建筑机器人工艺
  • 同济大学/第4章 数字建筑学的建造技术方法/4.2 建筑机器人/4.2.1 建筑机器人介绍
  • 同济大学/第4章 数字建筑学的建造技术方法/4.1 数字建造/4.1.3 全息技术建造
  • 同济大学/第4章 数字建筑学的建造技术方法/4.1 数字建造/4.1.2 自动化加工与组装
  • 同济大学/第4章 数字建筑学的建造技术方法/4.1 数字建造/4.1.1 性能化建构
  • 同济大学/第3章 数字建筑学的性能化技术方法/3.3 行为模拟/3.3.3 数字化行为性能优化
  • 同济大学/第3章 数字建筑学的性能化技术方法/3.3 行为模拟/3.3.2 行为性能感知与模拟

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