ControlNet总结

最新推荐文章于 2025-06-13 10:17:23 发布
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#人工智能 #深度学习 #计算机视觉 #stable diffusion

【2025 Stable Diffusion ControlNet插件详解】【4.ControlNet基础界面使用指南】
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05-07 579
ControlNet的核心优势在于**“可控性”与“灵活性”的平衡**。通过合理配置控制类型、权重和引导参数，用户可以实现从线稿到成品、从姿势到场景的全流程精准控制。建议新手从单一控制类型（如Canny）入手，逐步尝试多模型叠加和动态参数调整。对于商业应用，可结合LoRA模型（如）进一步细化生成结果，实现工业化级别的AI绘图。进阶技巧混合控制类型：Canny + Depth实现结构与空间双重约束。动态权重调整：使用插件实现权重随步数变化。多模态控制。
【2025 Stable Diffusion ControlNet插件详解】【8.ControlNet色彩模型】
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05-07 415
2025年更新的Color ControlNet已经支持动态渐变控制和材质反射率调节，配合SDXL 2.0的10亿参数模型，设计师甚至可以精确到“丝绸 vs 哑光”级别的色彩质感控制。颜色控制不是取代设计师，而是让我们从重复劳动中解放，专注于创意表达！参考资料Canny+Color模型修改细节案例Recolor模型上色原理商业设计中的颜色锁定技巧T2I-Adapter辅助光影控制。
ControlNet
m0_68676142的博客
03-08 766
本周学习的ControlNet 是一种用于文本到图像扩散模型（如 Stable Diffusion）的条件控制方法。它通过冻结预训练的扩散模型，并创建一个可训练的副本，使其能够学习额外的条件信息。关键技术包括零卷积（Zero Convolutions），用于确保模型训练初期不影响原始网络，同时逐步引入控制信息。ControlNet 可以接受多种条件输入（如 Canny 边缘检测），并在保持高质量图像生成的同时，实现精确的结构控制。实验结果表明，该方法在不同条件约束下均能稳定工作，有效增强了扩散模型的可控性。
stable diffusion十七种controlnet详细使用方法总结
A2421417624的博客
03-27 918
最近不知道发点什么，做个controlnet 使用方法总结好了，如果你们对所有controlnet用法，可能了解但是有点模糊，希望能对你们有用。
ControlNet 学习笔记
chenzhx98的博客
08-02 927
这是张吕敏大佬的力作之一，真是让人惊叹。翻译文章的Conclusion：ControlNet是一种神经网络结构，用于学习大型预训练文本到图像扩散模型的条件控制。它重用源模型的大规模预训练层来构建一个深度和强编码器来学习特定的条件。原始模型和可训练的副本通过“零卷积”层连接，消除了训练过程中的有害噪声。大量的实验证明ControlNet可以有效地控制单个或多个条件下的稳定扩散，有或没有提示。在不同条件数据集上的结果表明，ControlNet结构可能适用于更广泛的条件，并能促进相关应用的发展。
【腾讯云HAI域探秘】通过ControlNet实现二维码美化应用
热门推荐
yahasakiii的博客
12-08 33万+
我最近在自己的本地想体验一些大模型开发一些，总是受到各种环境的阻碍，有的时候本地算力也不足，怪我没有早发掘AI这么火，不然高低抢一张A100，当我愁眉苦脸的逛社区时，我发现了腾讯云的高性能应用服务HAI，通过HAI构建大模型不需要任何配置，一键启动开箱即用，各种模型都不在话下，我苦恼的问题也迎刃而解！在篇博文中，我将带大家沉浸式体验HAI开发带来的快感，通过ControlNet实现二维码美化案例一步一步深入产品细节！在整个过程中，我们将学习到HAI主要功能和应用场景的实例构建ControlNet。
ComfyUI 完全入门：ControlNet
2401_85378759的博客
06-13 3835
很多同学对ComfyUI可能还不太了解，我这里做一个简单的介绍。在AI绘画领域，Stable Diffusion 因其开源特性而受到广泛的关注和支持，背后聚拢了一大批的应用开发者和艺术创作者，是AI绘画领域当之无愧的王者。目前使用 Stable Diffusion 进行创作的工具主要有两个：Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI。
Stable Diffusion — ControlNet 超详细讲解
略懂……略懂……
09-07 6万+
ControlNet 是一个控制预训练图像扩散模型（例如 Stable Diffusion）的神经网络。它允许输入调节图像，然后使用该调节图像来操控图像生成。本文为大家深入剖析 ControlNet 的工作原理。
Comfyui之ControlNet的使用
拥抱AIGC，拥抱Stable Diffusion，拥抱Comfyui工作流
07-09 2623
Comfyui之ControlNet的使用
借助 ControlNet 生成艺术二维码
大模型
09-28 840
在过去的数月中，亚马逊云科技已经推出了多篇 Blog，来介绍如何在亚马逊云科技上部署 Stable Diffusion，或是如何结合 Amazon SageMaker 与 Stable Diffusion 进行模型训练和推理任务。为了帮助客户快速、安全地在亚马逊云科技上构建、部署和管理应用程序，众多合作伙伴与亚马逊云科技紧密合作。他们提供各种各样的服务、深入的技术知识、最佳实践和解决方案，包括基础设施迁移、应用程序现代化、安全和合规性、数据分析、机器学习、人工智能、云托管、DevOps、咨询和培训。
SD模型微调之ControlNet文章解读
分享包括但不限于计算机基础知识、数据结构与算法、Golang技术栈。年与时驰，意与日去，遂成枯落，多不接世，悲守穷庐，将复何及！
11-19 1329
解读高赞ControlNet文章，主要内容是ControlNet的实现原理和种类。
AIGC学习（SD、LoRA和ControlNet）
Panddan的博客
06-04 2449
在AIGC领域，目前用的最多的就是Stable Diffusion、ControlNet和LoRA三者结合。SD通过加噪和去噪过程生成由ControlNet 提供的condition控制的图片，而LoRA则是以微调的方式，在少量数据训练下得到具有特定表现形式的SD模型。
【2025 Stable Diffusion ControlNet插件详解】【10.ControlNet pose姿态模型】
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05-07 618
ControlNet Pose模型是基于OpenPose人体姿态估计框架与Stable Diffusion深度融合的产物。其核心技术路径如下：技术突破点：数据来源：NVIDIA A100实测数据（2025年3月）硬件要求：软件安装： 安装OpenPose依赖： 2.2 参数设置与调优策略 基础参数配置： 高级参数调优： 关键点增强： 2.3 多模态控制实战 案例1：单人复杂动作生成 生成结果： 关节角度误差≤2.3° 手指动作还原度91% 生成耗时：4.2s/step 案例2：多人协同
强化学习 A2C算法
最新发布
tony365的博客
06-13 506
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 543
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
yolo模型精度提升策略
qq_47798402的博客
06-09 1012
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
Models-＞Chat Models-＞OpenAI Chat
xiatiaohcx的专栏
06-10 688
Spring AI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 1281
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 864
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
请简练总结controlnet类型的选用
03-24
<think>好的，我现在需要帮用户解答关于ControlNet类型对比及选用指南的问题。首先，我得回忆一下ControlNet的基本知识。ControlNet是Stable Diffusion中的一个重要模型，用于更精准地控制图像生成过程，比如姿势、边缘检测等。 用户提到想了解不同类型的ControlNet及其适用场景，所以我需要列举常见的ControlNet类型，并分别说明它们的功能和应用场景。根据之前的引用内容，比如引用[1]中的模型下载地址，可能需要参考那里列出的模型类型。常见的类型包括Canny边缘检测、HED边缘检测、OpenPose人体姿势、深度图、语义分割等。 接下来，我需要确保每个类型的描述准确，并且说明它们的适用场景。比如，Canny适用于保留清晰边缘的场景，而HED适合柔和的边缘。OpenPose用于人体姿势控制，深度图适合3D结构，语义分割则用于区分不同物体区域。 然后，用户可能需要选用指南，所以需要根据不同的需求推荐合适的ControlNet类型。比如，建筑设计可能需要深度图或法线贴图，插画设计可能更适合线稿类如MLSD或Scribble。同时，还要考虑是否需要组合使用多个ControlNet，以及参数调整的建议。 还要注意引用用户提供的资料，比如引用[3]中提到相同prompt可能因模型不同导致效果差异，所以在选用ControlNet时也需要考虑模型搭配。此外，用户可能需要知道如何下载这些模型，引用[1]的链接是重要的资源。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能进一步关心的点，比如如何组合使用、参数调整技巧、版本差异等，确保问题有针对性，帮助用户深入理解。</think># ControlNet类型对比及选用指南 ## 一、主流ControlNet类型解析 ### 1. 边缘检测类 - **Canny Edge** 采用传统Canny算法提取图像轮廓，适用于需要保留清晰边缘特征的场景，如建筑效果图生成$^{[1]}$。生成结果具有明确的线条约束： $$ G = \sqrt{(I_x \ast Sobel_x)^2 + (I_y \ast Sobel_y)^2} $$ - **HED Edge** 使用整体嵌套边缘检测算法，适合需要柔和边缘的插画类生成，可保留更多细节特征$^{[2]}$ ### 2. 人体姿态类 - **OpenPose** 通过骨骼关键点检测实现精准人体动作控制，支持多人场景识别，适用于角色姿势定制$^{[3]}$。支持18个关键点检测： $$ P = \{ (x_i,y_i) \}_{i=1}^{18} $$ ### 3. 深度信息类 - **Depth Map** 生成单通道深度图，适合3D场景重建、景深控制等需求，可配合Midas算法提升精度$^{[1]}$ ### 4. 语义分割类 - **Segmentation** 通过颜色编码区分不同物体区域，适用于多元素组合场景的精确控制，支持150+类别识别$^{[2]}$ ## 二、选用决策树 ```mermaid graph TD A[需求类型] --> B{是否需要精确形体控制} B -->|是| C[选择Canny/MLSD] B -->|否| D{是否需要立体结构} D -->|是| E[选择Depth/NormalMap] D -->|否| F{是否需要动态姿势} F -->|是| G[选择OpenPose] F -->|否| H[选择Scribble/Segmentation] ``` ## 三、典型应用场景推荐 1. **建筑设计可视化** 组合使用Depth Map + Normal Map，保持三维空间结构准确$^{[1]}$ 2. **插画线稿上色** 推荐Scribble自由手绘模式，配合HED边缘检测保留笔触质感$^{[3]}$ 3. **影视分镜设计** 采用OpenPose+Segmentation组合控制，确保人物动作与场景元素精准对应 > 实践建议：使用ControlNet 1.1版本时注意调整「starting_step」（控制介入时机）和「ending_step」（控制强度衰减）参数，建议初始值设置为(0.2, 0.8)$^{[2]}$
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