2024年最强Stable Diffusion插件ControlNet，实战案例分析！

最新推荐文章于 2025-02-27 10:53:35 发布
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文章标签： stable diffusion 人工智能 midjourney AI作画 ai绘画 AIGC
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前言

ControlNet 是 Stable Diffusion
模型的一个扩展插件，它通过引入额外的条件来控制图像生成过程，从而实现更精细的图像控制。这个插件很重要，我会写一系列的预处理模型，这一篇主要介绍Canny，对于线稿图生成、商品上色、风格转绘等方面效果特别好。

比如拿到一个鞋的商品，我是否可以重新自动设计一个不用颜色，但是样式一样的呢。可以设计出很多样式，先投入市场验证，好看的样式再进行生产。

Canny是ControlNet中的一种预处理器,用于生成图像的边缘线稿，可以准确提取出画面中元素的边缘线条,即使配合不同的主模型进行绘图也能保持良好的效果。Canny模型通过生成线稿,可以帮助Stable
Diffusion更精确地理解需要绘制的区域,从而在指定区域内生成符合预期的图像

1.安装ControlNet插件

2.上传图片，选择Cann

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【进阶】Stable Diffusion 插件 Controlnet 安装使用教程（图像精准控制）
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controlnet实战
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下载到模型路径：/home/ubuntu/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models。明显启用controlnet效果好很多。
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ControlNET网络组态
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ControlNET网络组态说明，：工厂某工段新添置了一台设备，其控制和反馈信号接入该工段的从控制站上 的IO 模块；电气工程主管找到你，说他需要你在该工段所属工艺区的主控制器中添加一些 程序，通过ControlNet 网络控制该设备。 在本实验中，我们假设该设备为一台风机，我们将利用 RSLogix5000 编程软件在 ControlLogix 处理器中创建一个项目，配置从站IO 模块和ControlNet 网络通讯模块，组态 ControlNet 网络，并编辑简单的梯形图阶梯，来演示实际的启停控制过程。
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比如 webui 尽管支持了多种类型的加载和推理，但却无法支持不同框架下的转换，也无法支持模型的灵活训练。，目前模型保存格式多样，如.bin、.ckpt、.pth、.satetensors 等，除了 webui 外，目前 diffusers 框架对于这些模型格式的支持还有限，考虑到 LoRA 大部分模型以 safetensors 保存为主，用户很难直接将 LoRA 的模型加载到已有的基于 diffusers 框架训练的模型中。为此，我们自行支持这个功能，提供了转换脚本。我们提供了一个转换示例whaosoft
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stable diffusion 模型controlnet
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### Stable Diffusion ControlNet Model Usage and Implementation #### Overview of ControlNet Integration with Stable Diffusion ControlNet is a plugin designed to enhance the capabilities of generative models like Stable Diffusion by providing additional guidance during image generation. This allows for more controlled outcomes, such as preserving specific structures or styles from input images while generating new content[^2]. #### Installation Requirements To use ControlNet alongside Stable Diffusion, ensure that all necessary dependencies are installed. The environment setup typically involves installing Python packages related to deep learning frameworks (e.g., PyTorch), along with libraries specifically required for handling image data. For instance, one can set up an environment using pip commands similar to those found in Hugging Face's diffusers repository: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install transformers accelerate safetensors datasets ``` Additionally, clone the relevant repositories containing both `stable-diffusion` and `controlnet` implementations: ```bash git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git cd diffusers/examples/community/ git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git ``` #### Basic Workflow Using ControlNet The workflow generally includes preparing inputs suitable for conditioning purposes within the diffusion process. For example, when working on edge detection tasks, preprocess your source material into formats compatible with what ControlNet expects – often grayscale images representing edges extracted via Canny filters or other methods. Here’s how you might implement this step programmatically: ```python from PIL import Image import numpy as np import cv2 def prepare_canny_edges(image_path): img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) # Convert back to RGB format expected by some pipelines edged_img = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2RGB) return Image.fromarray(edged_img.astype('uint8'), 'RGB') ``` Afterwards, integrate these processed inputs directly into the pipeline configuration provided by either custom scripts derived from community contributions or official examples available through platforms like GitHub. #### Advanced Customization Options Beyond basic integration, users may explore advanced customization options offered by developers who have extended functionalities beyond initial designs. These enhancements could involve modifying architectures slightly differently than originally proposed or incorporating novel techniques aimed at improving performance metrics across various benchmarks. One notable advancement comes from research efforts focused on depth estimation problems where researchers introduced Depth-Anything—a robust single-view depth prediction framework capable of producing high-quality results under diverse conditions without requiring extensive retraining processes per dataset encountered[^3]. Such advancements indirectly benefit projects involving conditional GANs since better quality auxiliary information leads to improved final outputs. --related questions-- 1. How does integrating multiple types of conditioners affect the output diversity in generated images? 2. What preprocessing steps should be taken before feeding real-world photographs into ControlNet-enhanced models? 3. Can pre-trained weights from different domains improve cross-domain adaptation performances significantly? 4. Are there any limitations associated with current versions of ControlNet regarding supported modalities?
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