【BDSD基础教程】轮廓提取类ControlNet使用方法大揭秘

最新推荐文章于 2025-07-23 09:38:25 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-23 09:38:25 发布 · 1.4k 阅读

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#人工智能

有很多人问小新

“怎么在BDSD里用自己的模型图制作效果图哇？”

“为什么我生成的图和我想的完全不一样？”

这个时候，你就需要

——什么是轮廓提取类ControlNet?——

ControlNet~~使用了“Conditional Generative Adversarial Networks”~~

~~（条件生成对抗网络）的技术来生成图像……~~

（太专业了看不懂！）

轮廓提取类ControlNet可以从我们提供的图片中

提取出各类要素的形状，

作为后续生成图片的骨架，

从而精准控制图片生成内容

（还是很抽象？上图！）

轮廓提取方式大解析

很多朋友们又要问了：

“选择这么多，每个又是什么意思啊？”

别担心！小新每个都带你看看~

*Depth原本属于“深度类” 的ControlNet，由于它也有提取轮廓的作用，所以我们就把它放在这里啦。

如何使用

Step 1

在「参考图片」区，选择「轮廓底图」，点击「上传图片」-「本地上传」，选择自己想要处理的模型图、平面图等上传。

Step2

选择想要的提取方式，对应的提取结果会显示在右侧（建议每种提取方式都尝试一下，选择最符合自身需求的那个）

高阶选手还可以可以根据出图的需求，打开我们的「权重调整」参数，灵活调整这三个参数的值。

轮廓影响力度：提取出的轮廓在后续生成图片时的影响力度。力度越低，生成图片和我们提供图片轮廓的相似度就越低（会走形）。

影响开始阶段：生成图片时，提取出的轮廓的介入时机，取值范围为0-1，默认值为0。数值越小，提取出的轮廓对生成图片的影响越强。

影响结束阶段：生成图片时，提取出的轮廓退出的时机，取值范围为0-1。数值越大，提取出的轮廓对生成图片的的影响越强。

案例演示

相信大家对轮廓提取类ControlNet的功能应该有了一定的了解啦。

接下来，就让我们实战操作一下~用我们的模型图片渲染出一个大门！

请出我们的老朋友！

（大家可以保存图片到本地，跟着教程逐步操作）

Step1: 提取轮廓

在「参考图片」上传图片，选取合适的轮廓提取方式

小新在多次测试之后选择了Depth

因为它对这张参考图片的轮廓提取效果最好

Step2：输入提示词

正向提示词：masterpiece, realistic style ,best quality, streetscape, a modern gate, architecture, black marble doorway, rooftop of special design, realistic glass curtain wall reflection, photorealistic, architectural renderings, tree, fence, landscape, depth of field,

杰作、写实风格、最佳品质、街景、现代大门、建筑、黑色大理石门口、特殊设计的屋顶、写实玻璃幕墙反射、照片级真实感、建筑效果图、树木、围栏、景观、景深、

反向提示词：Bare skin, NSFW, bad-artist-anime, owres,bad anatomy, bad hands, text, error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worstquality, low quality, normal quality, ipegartifacts, signature, watermark, username, blurry, bad feet, cropped, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, worst quality, ow quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, extra fingers, fewer digits, extra limbs, extra arms, extra legs,malformed limbs, fused fingers, too many fingers, ong neck, cross-eyed, mutated hands, polar lowres, bad body, bad proportions, gross proportions, text, error, missing fingers, missing arms, missing legs, extra digit,

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