（十一）Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet（深度Depth）

原创 已于 2025-03-06 10:54:57 修改 · 533 阅读 · 14 ·
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#stablediffusion #AIGC #人工智能 #ai绘画 #插件 #sd教程 #AI作画

于 2025-03-05 10:57:03 首次发布

大家好我是AIGC阿道夫

上篇文章介绍了线稿约束，这篇文章介绍下深度Depth

文章目录
  • 一、选大模型
  • 二、写提示词
  • 三、基础参数设置
  • 四、启用ControlNet

顾名思义，就是把原图预处理为深度图，而深度图可以区分出图像中各元素的远近关系，那么啥事深度图？下面就是

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来看下怎么用吧，依然是之前的流程

一、选大模型

这里我随便用了一个大模型，生成出来也不差，不过大家可以去C站，或者是国内的模型网站下载对应风格的大模型，这样生成出来的会更加符合预期，不知道哪里的小伙伴参考之前的文章《webui绘画入门教程》

我这里还是用的之前的二次元模型：

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二、写提示词

按你脑海里想要的场景风格描述出来，然后用翻译翻译为英文
我这里是：

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三、基础参数设置

基础参数设置还是和上篇文章一样，除了长宽，其他我都默认的，这里大家可以自行调试。

长宽可以通过ControlNet中的那个回传按钮回传过来，不用手动填写哦。

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四、启用ControlNet

到这里，大家应该比较熟了，我就直接上图了，点击预处理器右边的爆炸按钮可以看到预处理结果预览图哦，也就是上边放的深度图

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最后出图效果：

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另外，这个处理器不局限于室内、建筑设计、人物等也是可以用的，大家自行尝试感受下吧。

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Stable Diffusion WebUI 控制网络 ControlNet 插件实现精准控图-详细教程
水滴的博客
04-17 1万+
ControlNet（控制网络）是一种先进的神经网络架构，它为基于扩散模型的 AI 绘画流程引入了精确的控制机制。通过整合额外的条件约束，ControlNet 显著增强了图像生成的可预测性和指导性。在 ControlNet 的辅助下，用户能够对生成的艺术作品进行细致入微的指导，实现对构图、色彩、风格等多维度因素的把控，从而满足各种复杂场景和个性化需求。这一技术为 AI 绘画领域带来了革命性的突破，使得 AI 绘画能够更好地满足用户的具体需求，成为一种真正的生产力工具。项目链接地址论文。
Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet（深度Depth）
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02-22 1188
上篇文章介绍了线稿约束，这篇文章介绍下深度Depth 顾名思义，就是把原图预处理为深度图，而深度图可以区分出图像中各元素的远近关系，那么啥事深度图？
Stable Diffusion Web UI - ControlNet 景深 Depth
保持敏感！保持学习！
11-07 723
Depth 的使用场景为建筑类型带有景深的场景，同样的针对人物也可以，不过 Depth 会限制人物的绘画时的自由发挥范围。通过 Depth 可以得到类似如下的结果从上图结果，可以看到，通过 Depth 来控制图片生成，整体图片的结构细节轮廓就直接固定下来了，Stable Diffusion 会在固定的结构轮廓中进行绘制，虽然能够控制号整体结构，同样的也限制了Stable Diffusion 绘图的灵活性。
Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet
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02-21 2536
ControlNet可以说在SD里有着举足轻重的地位，如果没有ControlNet，sd的可玩性和实用性将大大降低。前面几篇文章介绍了和，本篇文章介绍sd里最关键的第三个要素–ControlNet。
stable-diffusion-webui 中 Controlnet 使用说明
慕伏白の博客
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stable-diffusion-webui 中 Controlnet 使用说明
Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）-ControlNet(IP2P）
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上篇文章介绍了深度Depth，这篇文章介绍下IP2P（InstructP2P）, 通俗理解就是图生图，给原有图加一些效果
Stable Diffusion 系列教程 - 5 ControlNet
认真努力，做一只会飞的毛毛虫。
12-30 1230
单个ControlNet的大小在1.4G左右，上面为五个应用最为广泛的控制模型。ControINet之于整个AI绘画过程，其实也就是诸多环节里面的“一环"而已。AI还是会综合参考提示词、图生图、Embeddings、LoRA等各个方面的东西来综合的实现AIGC。这里可以下载我们想用的所有模型，但是切记要把yaml文件也下载下来，其用来定义模型的配置。将成对的模型文件放在目录。注意：老版本没有yaml文件，新版本的模型有yaml文件，如果不下载就用不了这个模型。
Mac 部署Stable Diffusion WebUI和ControlNet的保姆级教程（附安装包）
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下面将介绍如何在Mac上部署Stable Diffusion WebUI，以及部署ControlNet实现骨骼绑定、临摹、填色等玩法。
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上篇文章介绍了深度Depth，这篇文章介绍下seg（Segmentation） 意思为语义分割, 通俗理解就是把图中的不同物体元素按类别不同，标为不同的颜色，不同的颜色代表不同的元素类别
【AIGC】即梦omnihuaman-api调用实现
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摘要：该项目是基于火山引擎即梦API的数字人视频生成Demo，支持图片+音频驱动生成数字人视频。核心功能包括AK/SK在线填写、图片/音频上传、主体检测与Mask选择、Prompt控制、视频生成与下载等。运行环境要求Python≥3.9和可公网访问的静态文件服务。项目提供了完整的配置指南和使用流程，适用于技术演示、API调用示例和二次开发基础。注意事项包括使用清晰正脸图像、控制音频时长等。项目开源地址已提供，并声明仅为API使用示例，效果以官方为准。
从工具使用者到创作工程师：AIGC创作流程优化的技术实践
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第一步：收集和分析参考风格# 初始化风格管理器# 分析风格特征print(f"识别到风格特征: {style_features['key_characteristics']}")# 基于风格优化基础参数# 根据风格调整参数print(f"优化后的参数: {optimized_params}")可重复性：确保相同质量的输出可以重复获得可扩展性：能够处理从单张到大规模系列的创作需求可优化性：每个环节都可以基于数据进行持续优化可协作性：系统化流程便于团队协作和知识传递。
AIGC 商用实战派：集之互动用 “高可控” 接住品牌真需求
zhijieqianyan的博客
12-16 295
例如，一只鞋子在镜头移动中突然鞋带消失，或者原本设定的“清晨阳光”变成了“黄昏余晖”，这些对于通用模型来说是常见的“发挥”，但对于广告主来说却是绝对的“红线”。集之互动展现出的技术深度证明了：AI视频生成的未来，不属于那些只会“生成”的工具，而属于那些能够“控制”的平台。通过基于国家备案的自研“无垠大模型”与广告场景专属控制算法，集之互动成功破解了AI视频的“幻觉”难题，将“随机的艺术”变成了“可控的工业”。对于整个行业而言，这标志着AI视频技术终于跨过了商业化的门槛，迎来了真正的“实战时代”。
集之互动AIGC广告大片：以“高可控”技术重构品牌视觉想象
最新发布
zhijieqianyan的博客
12-19 417
无论是需要契合特定营销节点的主题广告，还是突出产品核心卖点的宣传大片，集之互动的技术底座都能提供稳定可靠的创作支持，让每一次生成都能贴合品牌的创作诉求，让每一帧画面都真正由品牌方掌控。针对通用AIGC技术普遍存在的“幻觉”问题，集之互动通过专项算法优化与大量行业数据训练，形成了有效的规避机制这种全方位的“高可控”能力，让生成的内容完全符合商业广告的生产标准，既保证了画质的高清质感，又确保了内容的合规性，彻底打破了品牌方对AI创意不可控的焦虑，让品牌能够全程主导广告创作方向，实现创意构想的落地。
告别“开盲盒”式创作，集之互动“高可控”AIGC创意视频
zhijieqianyan的博客
12-19 210
集之互动通过专项技术研发，对这一行业痛点进行了针对性破解。同时，通过对品牌核心价值、发展理念、产品卖点的深度解码，以及对目标受众的消费习惯、沟通语境、情感需求的细致分析，让AI生成的内容不仅仅是视觉层面的呈现，更能传递品牌的核心主张，引发目标受众的情感共鸣。集之互动的AIGC创意视频解决方案，并非局限于“单次合作、交付成片”的短期服务模式，而是致力于通过“服务+培训+定制系统”的全栈模式，为企业提供长期的赋能支持，帮助企业实现AI广告能力的内化，从“依赖外部合作”走向“自主生产”的可持续发展阶段。
家居服赛道竞争白热化，AIGC能否成为品牌突围利器？
2506_94275435的博客
12-19 107
这一系列能力的根基，在于北京先智先行科技有限公司构建的五大核心业务矩阵：先知大模型私有化部署、先知 AIGC 超级工场、AI 训练师、先知人力资源服务、先知产业联盟。结合先知 AIGC 超级工场的规模化内容生产能力，品牌可实现新品预告、促销活动等营销材料的快速迭代与个性化定制，显著降低对外部资源的依赖与时间成本。站在AIGC服务使用者的角度，这系列赋能直接带来了更快的市场响应速度、更低的试错成本以及更贴近消费者需求的产品与服务。技术的价值，正体现在这些切实的商业成效与增强的用户连接之中。
【AIGC】RealVideo：一种基于自回归扩散视频生成的实时流媒体对话系统
qq_44091004的博客
12-15 548
在实时流视频生成中，参考图像中的标记是理想的接收器标记，因为它们能够引导模型在整个生成过程中与参考图像保持一致。幸运的是，由于 RoPE 是一种相对位置编码，我们可以通过简单地调整目标标记的位置索引，确保滑动窗口注意力机制下推理和训练之间的严格对齐。幸运的是，在音频驱动的视频生成中，这种限制通常是可以接受的，原因有二：(i) 音频流严格限制了每一帧的内容；在常微分方程蒸馏之后，模型将进一步训练以匹配教师模型，方法是最小化“真实分数模型”和“虚假分数模型”概率密度之间的梯度差异，如[3][4]所述。
告别“抽卡式”创作，集之互动定义商业级AIGC视频交付新标准
zhijieqianyan的博客
12-16 341
对于普通用户而言，AI生成视频中偶尔出现的肢体扭曲、光影错乱或许是某种“艺术风格”，但对于追求精准表达的商业品牌来说，这却是无法接受的“事故”。在这个从“技术猎奇”向“产业落地”跨越的关键窗口期，依托自研大模型与500强企业的深度合作经验，集之互动推出了一套集“高可控、强贴合、高安全”于一体的品牌级广告内容生成解决方案。在当前的市场上，我们看到了大量由AI生成的“视觉垃圾”——它们或许画面精美、特效酷炫，但却缺乏灵魂，无法传递品牌的核心价值，甚至与品牌原有的VI（视觉识别）体系格格不入。
软件开发（AIGC版）课程教学解决方案
whwzzc的博客
12-16 615
（一）课程建设背景在数字化浪潮中，AIGC 技术已成为软件开发领域创新变革的核心驱动力。从智能代码生成到自动化测试，从智能交互设计到数据驱动的决策优化，AIGC 正全方位重塑软件开发流程，深刻改变着行业的技术架构与人才需求结构。据知名行业调研机构 Gartner 预测，到 2026 年，超过 70% 的软件开发任务将借助 AIGC 工具完成，对掌握 AIGC 技术的软件专业人才需求将激增 200%。职业教育作为与产业发展紧密相连的教育类型，肩负着为行业输送高素质技术技能人才的重任。面对 AIGC 时代的新机
AIGC赋能家居服行业，如何实现成本与创意双赢？
2506_94275435的博客
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公司的五大核心业务——先知大模型私有化部署、先知 AIGC 超级工场、AI 训练师、先知人力资源服务、先知产业联盟，构成了完整的服务体系。通过与先知产业联盟的连接，品牌还能获取行业前沿洞察与资源，加速创新。先知 AIGC 超级工场更进一步，将内容生产的全流程自动化、标准化，使团队能专注于更具价值的创意与策略工作。从客户体验视角看，AIGC服务赋能的家居服品牌，能够提供更个性化、更迅捷的服务，例如AI驱动的款式推荐、智能客服解答穿着与洗涤疑问，从而提升客户满意度与忠诚度。私信留言，即可获取专属行业解决方案。
Stable Diffusion秋叶版安装与AI绘画入门指南
所谓“整合包”，意味着该项目已经将Stable Diffusion所需的所有核心组件——包括Python环境、PyTorch框架、CUDA驱动支持、模型权重文件加载器、中文界面补丁、常用插件（如ControlNet、Depth-to-Image、LoRA训练...
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