stable diffusion插件controlnet的详细讲解以及用法说明

Controlnet是一款针对stablediffusion的插件,提供对人物姿势、景深等的精细控制。用户需安装预处理模型和controlnet模型,然后在本地部署中启用。插件包含如canny、LowVRAM、hed、mlsd和openpose等参数,分别用于线稿提取、资源优化、边缘检测和人物骨骼识别,提升生成图像的质量和精度。

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简介

controlnet是基于只能绘画AI-stable diffusion推出的一款功能强大的插件,它为文生图功能引入了新的控制方式,可以额外控制人物的具体姿势,景深,线稿上色等等,可以更稳定的控制画面。

安装

插件安装

  1. 在stable diffusionUI界面中找到扩展

     

  2. 在扩展中找到<从网址安装>

     

  3. 当出现如下提示,则表示插件安装完成

     

模型安装

模型安装分为预处理模型和controlnet所需要的模型。

先安装预处理模型,打开AI所在的根目录输入这个地址novelai-webui\extensions\sd-webui-controlnet\annotator,将对应的预处理模型放进对应的文件夹中即可,而controlnet所需模型则是novelai-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models,放在该文件夹下即可。

上述操作完成后打开我们的本地部署,在扩展中点击应用并重启即可。

 

本地部署重启之后就可以看到新的controlnet的选项了。

controlnet模型功能及参数分析

  • canny(边缘检测算法):一般用于参考图的线稿提取,

    • Low VRAM该选项可以在你显存低于4G时开启,能够发挥最好的效果,高于4G可以不选

    • weight该选项表示使用controlnet的权重,权重越高越倾向于权重高的描述,一般使用默认值即可

    • Annotator resolution注释器分辨率,参数的大小影响模型的精度,当然越大,越消耗显存

       

      512分辨率

      1024分辨率

       

    • Preview annotator result预览注释器的结果,点击该按钮可以查看模型质量

       

  • depth(深度图检测算法):一般用于提取物体边缘轮廓,没有物体内部的细节

     

  • hed(边缘检测算法):canny提取线稿更硬朗,hed提取的线条更圆润

     

  • mlsd(线段检测算法):一般用于建筑、物体的检测,常用于室内装潢,建筑设计
  • normal_map(法线图检测算法):会一定程度上保留物体内部的细节

  •  openpose(人物骨骼检测算法):提取人物的骨骼

 

好了,以上就是本期文章的全部内容了,如果本期内容对你使用stable diffusion有一定帮助,不妨点个赞吧,后续有什么问题也可以小窗私信我,看到留言后我会回复的。

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用Stable Diffusion进行图生图操作。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,确保回答准确。根据引用1,图生图是Stable Diffusion的核心功能,允许用户基于现有图片和提示词生成新图片。引用2提到如何处理小区域图像,比如放大重绘以修复脸部崩坏的问题。引用3则指出可以通过修改提示词自定义结果,比如改变头发颜色等。引用4介绍了涂鸦功能,用户可以在图片上涂鸦后生成新图像。 首先,我应该分步骤解释图生图的基本流程,包括上传原图、设置参数、输入提示词等。然后,可能需要提到不同的应用场景,比如局部重绘或涂鸦修改,这些在引用2和4中有提到。此外,用户可能关心如何优化结果,比如调整重绘幅度或使用ControlNet,这需要结合引用中的信息进行说明。 还需要注意用户可能的疑问点,例如如何处理小区域的细节问题,这时候可以引用引用2的内容,建议放大局部进行重绘。另外,提示词的重要性需要强调,根据引用3,提示词可以帮助定向修改图像特征,比如颜色或风格。 可能还需要比较不同工具或方法,比如涂鸦与局部重绘的区别,如引用4所述。最后,确保回答结构清晰,步骤明确,并自然融入引用内容作为支持。同时,生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步探索的方向,比如参数调整、细节优化或高级技巧。</think>### 如何使用 Stable Diffusion 进行图生图操作? Stable Diffusion 的图生图(img2img)功能允许用户基于现有图片生成新图像,同时结合提示词(Prompt)对结果进行定向调整。以下是具体操作步骤和技巧: --- #### **一、基础操作步骤** 1. **上传原图** 在 Stable Diffusion 的图生图界面中上传需要改造的图片。支持的格式包括 PNG、JPG 等常见图片类型。 2. **设置参数** - **重绘幅度(Denoising Strength)**:控制新图与原图的差异程度(0-1)。数值越低越接近原图,数值越高创意性越强[^1]。 - **分辨率**:建议与原图保持一致,避免比例失真。 3. **输入提示词(Prompt)** 描述希望修改的方向,例如更换颜色、风格或添加元素。例如: ``` white hair, red eyes, cyberpunk background ``` 4. **生成与调整** 点击生成后,根据结果微调提示词或重绘幅度。若局部效果不佳,可结合局部重绘(Inpainting)功能进行细化[^2]。 --- #### **二、核心应用场景** 1. **局部细节修复** - 当原图存在小区域模糊或崩坏(如人脸)时,可截取该部分单独放大重绘,再合并回原图,利用模型对大区域去噪更清晰的特点提升效果。 2. **风格迁移** - 保留原图构图,通过提示词修改风格(如“水墨画”“赛博朋克”)或元素(如“四季变换”)。 3. **涂鸦创作(Doodling)** - 在图片上绘制粗略线条或色块,配合提示词生成具象内容。例如,在天空区域涂鸦后输入“flying dragon”生成龙形生物[^4]。 --- #### **三、进阶技巧** 1. **ControlNet 辅助构图** 使用 ControlNet 插件提取原图的边缘、深度或姿势信息,确保生成图的结构稳定性。 2. **多步骤迭代** - 首先生成整体风格,再通过局部重绘细化细节。 - 示例流程:原图 → 调整背景 → 优化人物服装 → 修复面部。 3. **负向提示词(Negative Prompt)** 排除不想要的元素,如“blurry”(模糊)或“deformed hands”(手部变形)。 --- #### **四、常见问题解决** - **脸部崩坏**:提高分辨率,或单独截取脸部重绘。 - **色彩偏差**:在提示词中明确颜色描述,或使用“Color Balance”插件校正。 - **构图混乱**:降低重绘幅度(如 0.3-0.5),或通过 ControlNet 约束构图。 ---
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