ControlNet的各个控制类型都是干什么的讲解-个人版
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1：Canny
解释：
线稿这是一个非常常用，很厉害的控制器，它可以把你上传的图片，直接检测变为一个线稿，AI再绘画的时候，就会按照你给他的线稿来绘画，可以精准稳定的控制ai绘制的图片上边的案例图可以看到，上传了一个小狗的图片，经过canny预处理器处理为线稿后再绘画，ai新绘制出来的图和线稿基本一致，如果你线稿足够惊喜，那么ai绘画也会足够精细。
图片演示：
2：Depth
解释：
深度图这个解决的是图片的前后深度关系，当你使用depth处理器和模型处理图片生成新图的时候ControlNet会根据越亮越白的部分越靠前，越黑越灰的部分越靠后来生成ai绘画图片。
图片演示：
3：NormalMap
解释：
法线贴图这是一个3D设计里边的专业词语，它主要是指图片表面的凹凸感觉，这个控制器和上边的depth很像，但是他俩不太一样，上边的主要是控制深度关系，这个更多的是控制图片的凹凸质感。如图所示，当你用这个控制后上传一个房子后，他会自动处理图片内的凹凸关系，你可以看到用这个法线贴图控制器，画出来的窗户都是凹进去的。
图片演示：
4：OpenPose
解释：
骨骼姿势控制器通过这个插件会自动识别我们放进去的图片的人物姿势，手，脸等等的细节，生成一个人体姿势图，然后通过这个姿势图控制ai画新图按照这个姿势生成除了图片自动检测姿势，也可以自己通过任何的openpose编辑器自己搞出来一个骨骼图来控制人物姿势
图片演示：
5：MLSD
解释：直线检测控制器这个控制器，和canny一样都是检测线条，但是他俩有一点不一样canny可以很精细的检测到图片内的线条然后控制绘画，但是这个mlsd不一样，它是只会检测图片内的直线然后控制ai绘画出图的。这个应用方向，主要是室内设计，建筑设计等等,可以看到上边的案例图，给他的参考图，它只检测出来了直线的部分，曲线他是没有检测的，然后绘制了新的图片出来
演示图片：
6：Lineart
解释：
线条这个处理器，可以非常精准的识别线条出来，和canny识别线条功能对比起来个人感觉没太大区别。个人总结这个预处理器和canny非常相似，是新第一代的线稿识别，识别线稿起来比canny更加精细和识别功能更多一些。
图片演示：
7：SoftEdge
解释：
软边缘这个和canny识别非常相似，它和canny的区别是，他会先着重于识别大的轮廓线画成粗线，再去识别细节部分画成小的轮廓线。这个适用于我们想让ai绘画根据我们的图片形画出来新的，而不是太精准的模仿，具体可以多看看上边参考图和线稿与新生成的，就能理解了
图片演示：
8：Scribble/Sketch
解释：
线稿/涂鸦：这个预处理器有两个用法一个是识别大轮廓线，然后通过大轮廓线控制ai绘画画出来新的图片，他和canny的区别是，他只会之别明显的大轮廓，不会说很精细识别，好比案例当中，识别出来就是人物姿势，如果是canny会很惊喜把人脸也识别，太精细有时候也会有问题，就是精细识别后它是个有肌肉轮廓的人物，我生成新人物不想要肌肉轮廓，那么用这个识别方法就可以第二个用法，就是类似于图生图的涂鸦功能，你可以直接上传一个白图自己涂鸦一下大概的轮廓，然后通过提示词控制这个图是什么样来使用
图片演示：
9：Segmentation
解释：
语义分割：这个是设计当中的一个功能，简单的说就是，它可以根据我们上传的图片自动识别不同的物品代表什么，然后每个物品都会有对应的颜色，把他转换为对应的颜色，那么ai新生成图片的时候就会按照颜色来生成物品，好比天空就是蓝色，草地就是绿色，等等上百个不同的颜色代表不同的物品，这样ai新绘制图片的时候就会根据颜色生成对应的物品，然后对应的颜色也会有个大概的样子，ai就可以惊醒创作了。注释：课程网盘内有语言分割的颜色对照表，什么颜色代表什么物品
演示图片：
10：Shuffle
解释：
风格迁移：它通过你输入的参考图，把图片的风格迁移到新图片上边，算是一个比较好用的功能。具体有什么用可以直接看参考图，多看几遍就能看出来了。风格是通过这个来迁移的，内容是通过提示词来书写控制的。
图片演示：
11：Tile/Blur
解释：
这个功能可以帮你帮模糊的图片变得高清，并且同时还可以增加图片的细节，让图片质感质量更好，是一个很好用的高清放大功能，或者图片优化功能。
图片演示：
12：inpaint/局部重绘
解释：局部重绘，这个和图生图的局部重绘功能一样，用这个参数后导入一个图片涂改要修改的区域，然后根据提示词生成新的图片，它的好处在于，新生成的内容和图片原有的内容风格会保持的比较一致
13：InstructP2P
解释：
这是一个根据提示词修改图片的功能，好比上边的案例图，你发了一个房子图，然后提示词指令输入着火了，他就着火了。这个指令目前实现一些简单的指令可以，复杂的效果还是不太好
14：Reference
解释：
这个功能很像MJ的垫图功能，简单说就是给他一个参考图，他就可以根据参考图，生出来相似的图片，用起来这个还挺好使的。
15：Recolor
解释：
重新上色功能，启用此处理器后，直接导入一个图片，提示词什么的都不用输入，直接点击生成，即可对黑白照片从新上色。当然你也可以直接输入提示词对颜色什么的定义，或者调整参数来获取ai帮你上色的图片一般用于开发设计产品颜色使用，大量给灵感和图片
图片演示：
16：Revision
解释：图片提示词，这个功能，是可以让你输入一张图片当作提示词来进行绘画，适用于不会描写某些图片的时候使用
图片演示：演示为网图的作者为bilibili的小志Jason的ComfyU流程图，偷个懒我用不上懒得下模型了哈哈
17：T2I-Adapter
解释：
由腾讯推出的精准控制图片的模型，感觉和ControlNet功能比较类似，感兴趣的自行研究。项目地址：https://github.com/TencentARC/T2I-Adapter
图片演示部分还有更多感兴趣自己可以去查看：
18：IP-Adapter
解释：
图像提示适配器，可以根据用户上传的一张图，然后根据这个图片创作图片，包括人脸的模仿，风格的模仿等等，很不错的一个功能根据实测，这个功能可以让ai绘画把风格和人脸保持一致性
19：Instant_ID
解释：
AI换脸神器，可以根据一张图片的人脸生成新的图片的时候保持人脸一致，还可以多个图片融合，非常不错的功能
图片演示：
至此为止结束，ControlNet功能会不断的新增，后续再攒一波再给大家做更i性能
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