程序猿视角

通过Canny提取出的边缘信息，可以引导SD模型在生成新图像时保持这些边缘特征，从而实现对场景结构的精确控制。例如，在人物插画中，可以使用Canny来保持人物的轮廓和姿势不变，同时修改背景或添加服饰细节。Depth则用于采集图片的深度信息，它可以帮助还原图片中物体的空间关系，如模特和环境的关系、建筑之间的前后关系等。因此，如果目标是控制场景中的边缘特征和轮廓，同时保持这些特征在生成新图像时的一致性，那么Canny是更好的选择。同时，也需要注意调整相关的参数和设置，以获得最佳的控制效果和图像质量。

综上所述，SD的常用大模型种类繁多，各有特点。用户可以根据具体需求选择合适的模型进行图像生成或相关任务的处理。

高分辨率修复（Hires.fix）通过特定的算法和流程，对生成的图像进行放大和重绘，从而增加图像的分辨率和细节。这一过程通常包括两个主要步骤：首先是对图像进行放大，然后是对放大后的图像进行重绘以添加更多的细节。

Stable Diffusion的采样方法是模型在生成图像时使用的关键算法，这些方法影响生成图像的质量、样式、速度以及过程的控制程度。

在Stable Diffusion（SD）中，ControlNet的control model（控制模型）扮演着至关重要的角色，它们是实现精细图像控制的关键组件。