目前流行的AI绘画工具有Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E2/3、Firefly、文心一格等。
今天主要给大家讲解，SD中最重要的ControlNet插件是什么？然后下载？如何使用？怎么实战？等问题，帮助大家更好的掌握用SD精准控图（基础篇）。
文章有点长，纯干货分享，如果对你有帮助的话，记得点赞收藏哦！
一、ControlNet插件是什么？
相比于其他AI绘画工具，Stable Diffusion最硬核的就是可以训练训练模型，图像可控且画质真实更贴合商业用途而深受很多人喜欢。
其中最重要最硬核的莫过于“ControlNet”这个插件。
它能利用输入图片里的边缘特征、深度特征或人体姿势的骨骼特征等，精确地引导StableDiffusion生成图像。
这很好地解决了文生图无法控制生成图片的细节这个难题。
二、如何下载ControlNet插件和模型？
有一些SD的安装版包会自带这个插件：
如果没有找到可以去扩展中搜索ControlNet进行安装，去扩展里，找到从网址安装，然后再重启一下SD就可以了
Controlnet模型下载地址 ：
预处理器模型下载地址 （没必要手动下载,使用的时候会自动下载）：
三、如何使用ControlNet插件？
1、先了解页面功能：
启用： 是否启用当前 ControNet 功能，如果你要启用多个 ControlNet ，你就多个 ControNet 都勾选启用。
低显存模式： 如果你的显卡低于 6G ，建议勾选该选项，原因你懂的。
完美像素模式： 让 ControlNet 自适应预处理器分辨率，勾选以后，「Preprocessor Resolution」选项会消失。
允许预览： 预览预处理处理的效果。
控制类型： 相当于选择预处理器和模型的快捷目录，点击需要的控制类型，会自动加载对应的预处理器和模型。
预处理： 预处理器下拉菜单，和模型搭配使用。
模型： 模型下拉菜单，也就是我们下载的各种模型，每个模型都有不同的功能。
控制权重： ControlNet 输出的权重大小，权重越大，影响越大。
引导介入时机： 我们都知道 SD 有迭代步数，这里就是从哪一步开始介入图像的处理，设置为 0 ，则代表从一开始就介入，设置为 0.5 ，则代表从中间步数的时候介入处理。
引导终止时机： 和以上相反，从哪一步退出对图像的处理。
控制模式： 主要有三种模式：均衡、更偏向提示词、更偏向 ControlNet ，就是字面意思，听雨就不多解释了。
缩放模式： 也分为三种：仅调整大小、裁剪后缩放、缩放后填充空白
- 仅调整大小：直接拉伸，比例不对会出现变形。
- 裁剪后缩放：会丢失原图部分内容。
- 缩放后填充空白：会在原图上产生新的内容。
**回送：**字面意思，把生成以后的图像送回 ControlNet 。
2、Controlnet辅助插件**？**
那ControlNet的预处理器有多少种呢？我们打开下拉列表就可以看到，目前最新的ControlNet v1.1.150版本，一共有37种。
常用的Controlnet检测方式有以 下几种类型：
- Open pose姿势检测
- Depth深度检测
- Canny边缘检测
- Lineart边缘检测
- SCRIBBLE涂鸦乱画
（1）Open pose姿势检测：
- Open pose 姿态检测：
该检测模式下，能够对人物的姿 势进行识别，并生成相同姿势的 人物，设计可以由提示词或Lora 模型进行控制。
其弊端是仅能控制肢体没有交叠 的姿势，和角度偏向正面的姿势， 对于大透视和肢体有重叠的姿势 不易识别。
- Openpose face面部检测：
该检测模式下，能够对人脸进行表情检测，搭配提示词能够更精准的控制生成人物的表情、脸的朝向 。
- Openpose_hand手部姿势检测：
该检测模式下，能够对人的手的动作进行检测，由于依然是平面检测的方式，局限性依然非常高，并不能解决手崩坏的问题，仅适合手指张开的姿势检测生成
- Openpose_full全局姿势检测：
该检测模式下，能够对参考图的全局包括姿势、手势、表情进行检测，当同样受限于检测结果以平面来呈现，无法对有交叠的、角度非常规的人物检测精准。
（2）Depth深度检测 ：
受限于检测结果以平面来呈现，Openpose无法对有交叠的、角度非常规的人物检测精准。
那如何让sd能够识别更复杂的姿势，来辅助我们控制生成人物的姿势呢？
Depth深度检测，会根据物体的明暗关系来检测物体，这样一来，即便肢体之间有交叠，也依然能识别出人物的姿势。
（3）Canny边缘检测 ：
硬边缘，采集图片的线稿，比较细
（4）Lineart边缘检测 ：
线稿、可以根据不同的类型进行不同的处理，比如二次元、写实的等等
通常我们用 Cnotrolnet的 canny边缘检测与 lineart边缘检测给线稿上色，但需要的线稿相对精准， 且不含与人物重叠的背景(否则大概率只识别人物主体， 背景将被忽略）
（5）SCRIBBLE涂鸦：
SCRIBBLE可以根据我们提供的简笔画生成创意，生成效果相对比较随机，可以通过提示词，来让生成结果相对固定。
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3、ControNet实战：
比如，我想绘制一张女孩打篮球的图片，并且想让她模仿库里的这个打篮球的动作。
接下来，输入关键词：(最好的质量，杰作)，女孩，打篮球，篮球场，认真，球衣，看着观众，受伤，绷带。
大模型选择Toonyou的二次元卡通风格，在ControlNet中导入库里的照片，预处理器选择openpose，点击预处理器右侧的爆炸标志，就可以看到提炼出来的骨骼结构。
接下来，使用同样名为openpose的模型，调试参数，点击生成。
就可以根据原来的图片的骨骼结构生成需要的图像。
**再比如，我想根据这个室内结构，给它重新换风格或者上色，就可以用到mlsd直线线条预处理器，**这个线条一般用在建筑或者室内设计上。
把预处理器提炼出了这个室内的结构线。
再输入想要的风格的关键词，（木制、简约）。点击生成4张图，得到了与原图结构一致的设计图。
可以看到，Stable Diffusion的ControlNet插件，通过训练让我们能够在控制生成图片的细节，相比于midjourney来说，出图更加真实可控。
好了，以上就是今天给大家分享的ControlNet基础教程，我整理了更多的关于AI绘画落地实战
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随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。
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