如何让AI绘画SD可控又好用？10个硬核控图能力（ControlNet）你必须要知道！

最新推荐文章于 2025-11-25 03:20:15 发布
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#AI作画 #stable diffusion #AIGC #SD教程 #AI绘画 #ControlNet #AI控图

大家好，我是程序员晓晓

Stable Diffusion（简称SD）作为一款目前非常流行且强大的AIGC工具，相信大家已经有一定了解！

这款工具的使用说简单却也复杂，想要获得高质量图片，其硬核控图能力**（ControlNet）不得不提：ControlNet 提供了十几种控制网络模型，有的可以控制画面的结构，有的可以控制人物的姿势，还有的可以控制图片的画风，这些能力使得我们能够更精确地控制生成图像的细节和质量**。

接下来我们就来看看SD的10个硬核控图能力可以达到什么效果✨。

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1、局部重绘：

顾名思义，就是控制画面需要重新生成的内容，哪里不满意改哪里！

比如：改变模特衣服颜色、室内设计改个沙发配色等等，轻而易举提高修改效率。

2、canny硬边缘：

控制物体轮廓，可以准确提取出画面中元素边缘的线稿，配合不同的主模型进行绘图，都可以精准还原画面中的内容布局。

比如线稿上色、2D转3D等等

3、Depth深度：

控制画面景深，很好还原图片中物体的空间关系。

比如模特和环境的关系、建筑之间的前后关系、字体效果等等

4、openpose姿势：

控制人物动作，通过捕捉人物结构在画面中的位置来还原人物姿势和表情

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5、Seg语义分割：

控制画面内容区块，对区块赋予语义标注，从而实现更加精准的控图效果

6、Tile分块：

控制画面细节，可以优化图像细节的同时不会影响画面结构。

比如高清放大

7、Recolor重上色：

它的效果是给图片填充颜色，非常适合修复一些黑白老旧照片

8、IP-Adapter图生图参考：

对画面内容和风格的还原十分惊艳

比如做相同画风的插画海报

9、NormalMap法线贴图：

控制画面凹凸（立体）的效果，其实就是控制物体表面产生明暗变化，可以很好控制物体表面深度。

10、T2I-Adapter灵魂画师：

对抽象的画稿结合提示词控制画面内容

AIGC生图永远不会按照我们大脑想的意志来，只能是无限接近。所以如果想达到最好的效果，还要不断重复修改来对图片进行完善。但是这对没有绘画基础的同学来说已经是一个非常棒的获得高质量图片的一种方式了！快点学起来吧！

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如何让SD可控又好用？10个硬核控图能力（ControlNet）了解一下
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08-06 1018
我们就来看看SD的10个硬核控图能力可以达到什么效果✨。
【AI绘画】如何让SD可控又好用？10个硬核控图能力 ControlNet 了解一下
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大家好，我是写编程的木木。Stable Diffusion（简称SD）作为一款目前非常流行且强大的AIGC工具，相信大家已经有一定了解！这款工具的使用说简单却也复杂，想要获得高质量图片，其硬核控图能力**（ControlNet）不得不提：ControlNet 提供了十几种控制网络模型，有的可以控制画面的结构，有的可以控制人物的姿势，还有的可以控制图片的画风，这些能力使得我们能够更精确地控制生成图像的细节和质量。接下来我们就来看看SD的10个硬核控图能力可以达到什么效果✨。
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AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料和安装工具，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程，模型插件，具体看下方。
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1.介绍了文本生成图提高可控性的几种思路 2.介绍了市面主流的可控模型几个解决方案 3.回归到问题本质，更细粒度的控制更精准的控制才是未来 4.多模态和数据的规范化是未来竞争实力
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【代码】关于stable-diffusion-webui的用户启动脚本配置。
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使用ADetailer等扩展工具修复面部细节，或通过Img2Img功能局部重绘。注：商业用途需遵守模型许可证（如CreativeML OpenRAIL-M），部分衍生模型可能有额外限制。安装Python 3.10或更高版本，并配置虚拟环境。从Hugging Face下载Stable Diffusion模型（如。），保存至本地目录。对于低显存设备（<8GB），使用。参数或启用模型分片加载。
DeepSeek在多模态中的Stable Diffusion
最新发布
2509_93941743的博客
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具体实现上，我采用的是DeepSeek作为文本理解的核心，主要负责解析用户输入的复杂需求，生成适合Stable Diffusion使用的提示词。举个例子，当用户输入“生成一个充满未来感的城市夜景”这样比较抽象的描述时，DeepSeek会将其转化为更具体、更详细的提示词，包括建筑风格、灯光效果、色彩搭配等细节。Stable Diffusion在图像生成方面确实很强大，但有时候我们需要的不仅仅是根据文字描述生成图像，还希望生成的图像能够更好地理解上下文语义，或者与文本内容有更深层次的关联。
犀思云《AIGC全球混合云网络解决方案》荣获“至臻典范·实践创新奖”
syscloud123的博客
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11月22日，2025第八届智能云网产业发展大会在北京圆满落幕。本届大会以 “智驱未来，网连天下” 为主题，由中国通信学会指导，江苏省未来网络创新研究院主办，汇聚阿里云、中国电信、中国移动、天翼云、华为、新华三等产学研用领军力量，共绘AI时代智能云网新蓝图。左二：犀思云代表在备受瞩目的 “2025智能云网行业年度奖项” 颁奖盛典上，该奖项聚焦SD-WAN、SASE与云网络在真实场景中的创新落地，旨在表彰具备行业示范价值的标杆实践。而犀思云的方案，正是为解决当前AIGC企业最头疼的三大难题而来。
让这个游戏里的NPC被ai控制时可能实现的吗？
02-22
<think>好的，用户现在问的是《模拟人生4》里的NPC被AI控制是否可能实现。我需要先回顾之前的对话，用户之前问过如何让AI玩这个游戏，我给出了几种脑洞大开的玩法，其中提到了让NPC被AI控制。现在用户可能想更深入探讨技术可行性，或者想知道具体怎么实现。 首先，我需要确定用户的需求。他们可能对AI技术有一定了解，但不确定实际应用的可能性。需要分点解释技术实现的可能性，同时结合实际例子，让内容更易懂。 接下来，我应该考虑现有的技术和工具。比如，使用大语言模型如GPT，强化学习，或者现有的游戏MOD。需要说明哪些部分现在就能做到，哪些需要更多开发。比如，MOD可以部分实现对话生成，但完全自主行为的AI可能需要更复杂的整合。 还要考虑用户可能的疑问，比如实时交互、硬件要求、游戏引擎的限制等。需要解释技术难点，如实时数据处理、API接口的问题，以及如何绕过这些限制。 另外，用户可能想知道具体的步骤或工具，比如推荐哪些AI模型，或者现有的MOD例子。这时候可以提到ChatGPT、Claude，或者开源的LLM，以及可能用到的工具如TwistedMexi的MOD。 还需要提到伦理或安全问题，比如AI可能产生不可控的行为，或者对游戏稳定性的影响。这样用户能全面了解潜在风险。 最后，总结可能性，强调虽然完全自主的AI控制有挑战，但结合现有技术可以实现部分功能，未来随着AI发展会更完善。这样既给予用户希望，又保持现实可行性。</think>让《模拟人生4》中的NPC被AI控制，从技术角度而言是 **部分可实现且已有相关探索** 的，但实现程度取决于“AI控制”的具体定义。以下是结合现有技术的可能性分析： --- ### **一、当前可实现的基础版本** #### **1. 对话与行为脚本化控制** - **工具支持**： 利用游戏MOD（如 **ChatGPT Mod** 或 **TwistedMexi的AI模组**），可将NPC对话替换为AI生成内容。 - **操作示例**：NPC遇到玩家时，调用ChatGPT API实时生成符合角色设定的对话（如吸血鬼会说“血液库存告急，要试试人造血浆吗？”）。 - **局限性**： 对话内容仍需依赖预设触发条件（如互动选项），无法实现NPC完全自主决策。 #### **2. 简单行为模式学习** - **模仿学习（Imitation Learning）**： 通过记录玩家操作数据，训练AI模仿人类玩家行为模式。 - **案例**：让AI观察100小时玩家如何经营餐厅→训练出能自动管理员工、应对顾客投诉的“AI老板NPC”。 - **开源工具**： 可用 **TensorFlow/PyTorch** 构建简单模型，结合《模拟人生4》数据抓取工具（如 **Sims 4 Studio**）。 --- ### **二、技术突破方向：迈向“强AI NPC”** #### **1. 认知决策层** - **大语言模型（LLM）驱动**： 为NPC加载轻量化LLM（如 **Llama 3-8B** 或 **Claude Instant**），实现： - **记忆连贯性**：NPC记得玩家上周偷了TA的沙发，并据此改变互动策略。 - **情感演化**：长期被欺负的NPC可能黑化，利用AI生成的“复仇计划”破坏玩家房屋。 - **技术难点**： 需解决实时推理延迟（游戏内1秒≈现实45分钟，AI需在毫秒级响应）。 #### **2. 多模态交互** - **语音+表情同步**： 结合 **语音合成（TTS）** 和 **面部动作编码**，让NPC说话时嘴唇同步、表情匹配情绪。 - **工具链**： ElevenLabs（语音生成）+ **FaceFX**（面部动画）+ 游戏动画引擎实时渲染。 - **实验案例**： 已有开发者用 **Unreal Engine** 的MetaHuman+GPT-4，实现NPC即兴吐槽天气变化。 --- ### **三、硬核实现路径** #### **1. 数据接口层** - **反向工程游戏引擎**： 通过 **Cheat Engine** 或 **内存修改工具** 提取NPC状态数据（位置、需求、人际关系）。 - **API中间件开发**： 开发类似 **Sims4Python API** 的桥梁，让AI能读取/修改游戏内变量（如`sims.get_mood()`）。 #### **2. 决策架构设计** ```python # 伪代码示例：AI NPC决策逻辑 def ai_npc_act(): current_state = get_game_state() # 获取NPC饥饿、情绪等数据 memory = load_long_term_memory() # 载入与玩家历史互动 prompt = f"你是一个{性格}的模拟市民，当前状态：{current_state}，历史记忆：{memory}，接下来应该..." action = llm.generate(prompt) # 调用LLM生成行为指令 execute_game_command(action) # 转换为游戏操作（如做饭/搭讪/搞破坏） ``` #### **3. 伦理安全机制** - **行为过滤器**： 防止AI生成违反游戏规则的内容（如用 **NeMo Guardrails** 拦截“教玩家制造炸弹”的对话）。 - **沙盒模式**： 限制AI控制权限，避免NPC集体罢工导致游戏崩溃。 --- ### **四、现实阻碍与破解方案** #### **1. 算力需求矛盾** - **问题**： 高精度AI模型需要GPU算力，但《模拟人生4》本身已占用大量CPU资源。 - **破解**： - 云端AI推理：将计算任务分流到服务器（如AWS Lambda）。 - 本地模型轻量化：用 **QLoRA** 微调小型LLM（如Phi-3），仅保留核心决策能力。 #### **2. 游戏引擎限制** - **EA官方限制**： 《模拟人生4》未开放底层API，复杂行为需破解`.package`文件格式。 - **取巧方案**： 通过 **模拟键盘/鼠标输入** 的外部AI控制器（类似作弊外挂），绕过引擎限制。 --- ### **五、未来展望** - **2024-2025年**： GPT-4级别模型+游戏MOD可实现 **半自主NPC**，能进行10轮以上连贯对话，并基于玩家行为调整策略。 - **2030年远景**： 完全体AI NPC可能通过 **世界模型（World Model）** 技术，理解游戏物理规则后发明新玩法（如用火灾报警器制造降雨）。 --- **🔍 总结**： 现阶段已有技术可让NPC实现 **“弱AI控制”**（预设规则+有限生成），而真正的 **“强AI NPC”** 需要突破实时性、算力分配、游戏兼容性三大关卡。不过对于硬核玩家/开发者而言，用现有工具打造一个 **“会记仇、会搞事、会写诗”** 的AI邻居，已经不再是科幻！
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