ControlNet WebUI扩展完整使用指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-webui-controlnet ControlNet是一个功能强大的神经网络结构，能够通过添加额外条件来控制扩散模型的生成过程。作为Stable Diffusion WebUI的扩展，它为AI绘画提供了前所未有的精准控制能力。
项目概述
ControlNet WebUI扩展为AUTOMATIC1111的Stable Diffusion Web UI增加了对ControlNet的支持，允许用户在生成图像时添加各种控制条件，实现更精细的图像生成控制。
快速安装指南
安装步骤
- 打开WebUI的"Extensions"选项卡
- 切换到"Install from URL"子选项卡
- 在"URL for extension's git repository"输入框中输入项目地址
- 点击"Install"按钮进行安装
- 安装完成后，重启WebUI即可使用
模型下载
安装完成后需要下载相应的ControlNet模型文件，将其放置在正确的模型目录中，然后刷新模型列表即可使用。
核心功能特性
多ControlNet支持
ControlNet 1.1支持同时使用多个ControlNet模型进行图像生成，每个模型可以设置不同的控制参数和权重。
像素完美模式
全新的像素完美模式可以自动计算最佳的标注器分辨率，确保每个像素都能完美匹配Stable Diffusion模型。
高级控制模式
ControlNet提供了多种控制模式来平衡提示词和ControlNet之间的影响：
- 平衡模式：ControlNet在CFG尺度的两侧都起作用
- 提示词优先模式：逐步减少SD U-Net注入，确保提示词完美显示
- ControlNet优先模式：ControlNet仅在条件侧起作用，提供更强的控制能力
实战应用场景
人物姿势控制
使用OpenPose预处理器可以精确控制生成图像中人物的姿势，实现自然的动态效果。
边缘检测应用
通过Canny、HED等边缘检测预处理器，可以基于线稿生成完整的图像内容。
深度图控制
利用深度信息控制图像的立体感和空间关系，实现更真实的场景生成。
参考图像控制
reference-only预处理器可以直接使用图像作为参考，无需控制模型，就能引导扩散过程。
参数配置详解
控制权重设置
控制权重决定了ControlNet对生成过程的影响力大小，类似于提示词中的注意力强调机制。
引导开始/结束控制
通过设置引导开始和结束的百分比，可以精确控制ControlNet在生成过程中的作用时间。
预处理参数
不同的预处理器需要设置相应的分辨率参数，像素完美模式可以自动优化这些设置。
技术架构说明
ControlNet扩展采用了模块化设计，主要包含以下核心组件：
- 预处理器模块：负责处理输入图像，提取控制信息
- 控制网络模块：实现控制条件的注入和处理
- 用户界面组件：提供直观的参数调节界面
最佳实践建议
- 从默认设置开始：初次使用建议从默认参数开始，逐步调整
- 合理使用权重：根据控制需求合理设置控制权重
- 多模型组合：尝试不同的ControlNet模型组合，获得更丰富的控制效果
项目结构概览
项目采用清晰的目录结构组织代码：
annotator/：包含各种预处理器实现scripts/：核心控制逻辑和用户界面代码example/：提供API使用示例和演示代码
通过本指南的学习，您将能够充分利用ControlNet扩展的强大功能，在AI绘画创作中实现更精准的控制和更丰富的创意表达。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
