告别复杂PS！用sd-webui-controlnet+Paint.NET打造AI辅助设计流水线
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-webui-controlnet 你是否还在为专业图像软件的高昂费用和陡峭学习曲线发愁？是否想让普通的图像编辑工具也能拥有AI绘画的神奇能力？本文将带你探索如何将轻量级图像编辑软件Paint.NET与sd-webui-controlnet无缝协作，用最低的成本和学习成本，打造属于你的AI辅助设计流水线。读完本文，你将掌握从基础图像编辑到AI生成控制的完整流程，让创意设计变得前所未有的简单高效。
准备工作：了解你的AI绘画增强工具包
sd-webui-controlnet是Stable Diffusion WebUI的一个扩展插件，它允许用户通过注入式控制来引导AI绘画过程。简单来说，它就像是给AI绘画添加了"方向盘"，让你能够更精确地控制生成结果。该项目的核心功能实现位于scripts/controlnet.py，它定义了ControlNet的核心逻辑和与WebUI的交互方式。
核心组件概览
sd-webui-controlnet提供了多种控制方式，让AI绘画更加可控。其中包括：
- 多种预处理器：如Canny边缘检测、深度估计、人体姿态识别等，位于annotator/目录下
- 控制模式：允许用户平衡提示词和ControlNet的影响权重，实现更精细的控制
- 多ControlNet支持：可以同时应用多个控制单元，组合不同的控制效果
如上图所示，ControlNet提供了三种控制模式："Balanced"（平衡模式）、"My prompt is more important"（提示词优先）和"ControlNet is more important"（ControlNet优先）。这三种模式分别对应不同的应用场景，让你可以根据需求灵活调整AI生成的侧重点。
为什么选择Paint.NET？
Paint.NET是一款免费、开源且功能强大的图像编辑软件。它体积小巧（仅约40MB），安装简单，却拥有媲美专业软件的基础编辑功能。更重要的是，它支持插件扩展，这为我们与sd-webui-controlnet的协作提供了可能。
与动辄几个GB的专业图像软件相比，Paint.NET启动速度快，操作简单，非常适合快速编辑和调整图像。对于大多数非专业用户来说，它提供的功能已经足够满足日常图像编辑需求，同时又不会带来学习负担。
无缝协作：从Paint.NET到AI生成的工作流
基础工作流程设计
sd-webui-controlnet与Paint.NET的协作流程可以概括为以下几个步骤：
- 在Paint.NET中创建或编辑基础图像/草图/蒙版
- 将编辑好的图像保存并导入到sd-webui-controlnet
- 选择合适的预处理器和模型，调整参数
- 生成AI图像
- (可选) 将生成结果导回Paint.NET进行进一步编辑
这个工作流程的优势在于，你可以利用Paint.NET的直观编辑功能来创建精确的控制图像，然后通过sd-webui-controlnet将其转换为高质量的AI生成图像。这种组合既保留了人工创作的精确控制，又发挥了AI生成的强大能力。
利用Photopea.js实现无缝集成
sd-webui-controlnet内置了对Photopea的支持，这是一个在线图像编辑工具，功能类似于Photoshop。虽然我们使用的是Paint.NET，但这部分代码可以给我们一些启发，告诉我们如何实现外部编辑器与WebUI的集成。相关实现位于javascript/photopea.js。
const PHOTOPEA_URL = "https://www.photopea.com/";
constructor(photopeaIframe) {
this.photopeaIframe = photopeaIframe;
// ...初始化代码...
}
// 从ControlNet获取图像并加载到编辑器
async fetchFromControlNet(tabs) {
// ...实现代码...
}
// 将编辑器中的图像发送回ControlNet
async sendToControlNet(tabs) {
// ...实现代码...
}
虽然这段代码是为Photopea设计的，但我们可以借鉴其思路，通过类似的方式实现Paint.NET与sd-webui-controlnet的集成。例如，我们可以编写一个简单的插件，让Paint.NET能够直接将图像发送到sd-webui-controlnet，或者通过剪贴板实现快速复制粘贴。
实战案例：用简单草图生成专业插画
案例介绍
在这个案例中，我们将展示如何用Paint.NET绘制一个简单的人物草图，然后通过sd-webui-controlnet将其转换为专业的插画风格图像。我们将使用Canny边缘检测预处理器，它能够很好地捕捉图像的轮廓信息。
步骤1：在Paint.NET中创建草图
首先，打开Paint.NET，创建一个新图像（建议尺寸为512x512或768x768）。使用铅笔工具绘制一个简单的人物草图。不需要太精细，因为ControlNet主要关注轮廓和结构。
绘制完成后，保存为PNG格式，准备导入到sd-webui-controlnet中。
步骤2：在sd-webui-controlnet中设置控制参数
打开Stable Diffusion WebUI，切换到"txt2img"或"img2img"标签，然后展开ControlNet部分。
- 点击"Enable"复选框启用ControlNet
- 在"Preprocessor"下拉菜单中选择"canny"
- 在"Model"下拉菜单中选择对应的ControlNet模型（如control_v11p_sd15_canny）
- 点击"Upload image"按钮，选择刚才在Paint.NET中保存的草图
- 调整"Control Weight"（建议初始值为0.7）和"Control Mode"（选择"Balanced"）
步骤3：设置提示词并生成图像
在提示词框中输入：
a beautiful girl, anime style, best quality, detailed face, detailed eyes, colorful, masterpiece
在否定提示词框中输入：
lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
设置合适的采样器（如DPM++ 2M Karras）、步数（20-30）和CFG Scale（7左右），然后点击"Generate"按钮。
步骤4：查看生成结果并优化
生成完成后，你将看到基于你的草图创建的精美插画。如果对结果不满意，可以回到Paint.NET修改草图，或者调整ControlNet参数重新生成。
步骤5：后期处理（可选）
如果需要进一步调整，可以将生成的图像导回Paint.NET，进行颜色校正、添加文字或其他效果。
高级技巧：提升协作效率的实用方法
利用参考图像功能增强一致性
sd-webui-controlnet提供了"reference-only"预处理器，允许你使用参考图像来引导AI生成。这个功能特别 useful 当你希望保持特定风格或元素一致性时。相关实现位于scripts/preprocessor/目录下。
使用方法很简单：
- 在ControlNet设置中，将"Preprocessor"设置为"reference-only"
- 上传你想要参考的图像
- 调整"Reference Weight"来控制参考强度
这个功能可以与Paint.NET很好地结合使用。你可以在Paint.NET中创建或编辑参考图像，然后导入到sd-webui-controlnet中，指导AI生成符合你预期的结果。
批量处理提高工作效率
如果你需要处理多个图像，可以利用sd-webui-controlnet的批量处理功能。相关代码位于scripts/batch_hijack.py。
通过批量处理，你可以：
- 在Paint.NET中批量创建或编辑控制图像
- 将这些图像放入一个文件夹
- 在WebUI的"Batch"选项卡中设置批量处理参数
- 让AI自动处理所有图像
这极大地提高了工作效率，特别是当你需要生成一系列风格统一的图像时。
自定义快捷键提升操作速度
虽然sd-webui-controlnet本身不支持自定义快捷键，但你可以利用浏览器的扩展程序或AutoHotkey等工具，为常用操作创建快捷键。例如，你可以设置一个快捷键，快速在Paint.NET和浏览器之间切换，或者一键保存当前图像并发送到WebUI。
常见问题与解决方案
问题1：生成结果与草图差异过大
解决方案：
- 增加"Control Weight"（如提高到0.8-0.9）
- 尝试使用"ControlNet is more important"控制模式
- 检查草图是否足够清晰，必要时在Paint.NET中加强线条
问题2：生成速度慢
解决方案：
- 降低图像分辨率
- 减少采样步数
- 关闭不必要的其他扩展
- 考虑使用"Low VRAM"模式（在设置中）
问题3：无法正确加载ControlNet模型
解决方案：
- 确保模型文件放在正确的目录（models/）
- 检查模型文件名与YAML配置文件是否匹配
- 点击模型下拉菜单旁的刷新按钮
- 查看WebUI控制台输出，检查是否有错误信息
总结与展望
通过本文的介绍，我们了解了如何将轻量级图像编辑软件Paint.NET与sd-webui-controlnet结合，打造高效的AI辅助设计流水线。这种组合不仅降低了AI绘画的入门门槛，还保留了创作过程中的精确控制，让普通用户也能轻松创建专业级别的AI生成图像。
随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，未来这种轻量级工具与AI能力的结合将更加紧密。例如，可能会出现直接集成在Paint.NET中的AI插件，或者sd-webui-controlnet提供更丰富的外部工具交互接口。无论如何，掌握当前的协作方法，已经能够让你在AI创作的浪潮中占据先机。
最后，鼓励你不断尝试和探索，结合自己的创作需求，发掘更多sd-webui-controlnet与Paint.NET协作的可能性。创意无界，工具只是起点，真正的限制只存在于你的想象力中。
官方文档：README.md API示例：example/txt2img_example/api_txt2img.py 预处理器代码：annotator/
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
