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Stable Diffusion进阶教程!AI图像生成控制技巧大揭秘
发布时间：2024-06-14 19:36:20 浏览量：103次
ControlNet 是一款强大的工具，能够通过添加额外控制条件，提升AI图像生成的可控性和精度。
最新版本ControlNet 1.1增加了更多预处理器和模型，训练数据更充足，性能更优。详细信息可参考作者的GitHub文档：点击查看
ControlNet灵活应用，不仅支持单模型，还能多模型联合使用。掌握ControlNet的原理方法，对提高图片生成效果大有裨益。
一、ControlNet 单模型应用
1. 线稿上色
方法：通过ControlNet边缘检测或线稿提取模型，提取线稿后进行着色和风格化。
应用模型：Canny、SoftEdge、Lineart。
Canny边缘检测：
Canny能很好识别图像边缘轮廓，使用前需正确设置预处理器和模型。
- 展开ControlNet面板，上传参考图，勾选Enable启用。
- 选择预处理器Canny，模型选择control_v11p_sd15_canny。
- 勾选Allow Preview允许预览，生成预览。
其它参数包括Control Weight、Starting Control Step、Ending Control Step等，可根据需求调整。
Canny 示例：
SoftEdge软边缘检测：
SoftEdge是HED边缘检测升级版，保留更多细节，可防止生成图像不良内容。
SoftEdge 示例：
Lineart精细线稿提取：
Lineart提取更细致丰富，有三种预处理器模式可选择。
Lineart 示例：
2. 涂鸦成图
方法：使用ControlNet的Scribble模型提取涂鸦图后进行着色和风格化。
应用模型：Scribble。
Scribble示例：
Scribble手动涂鸦示例：
3. 建筑/室内设计
方法：利用ControlNet的MLSD模型提取建筑线条后再生成图像。
应用模型：MLSD。
MLSD示例：
4. 颜色控制画面
方法：使用ControlNet的Seg模型，标注不同区块颜色和结构控制画面构图。
应用模型：Seg。
Seg示例：
5. 背景替换
方法：利用ControlNet的Depth_leres模型移除背景后替换新背景。
应用模型：Depth。
Depth_leres示例：
6. 图片指令
方法：使用ControlNet的Pix2Pix模型对图片进行指令式变换。
应用模型：ip2p。
Pix2Pix示例：
7. 风格迁移
方法：使用ControlNet的Shuffle模型迁移参考图风格到生成图。
应用模型：Shuffle。
Shuffle示例：
8. 色彩继承
方法：使用ControlNet的t2iaColor模型将参考图色彩应用到生成图上。
应用模型：Color。
Color示例：
9. 角色三视图
方法：使用ControlNet的OpenPose模型识别人物姿态后生成图片。
应用模型：OpenPose。
OpenPose角色三视图示例：
10. 图片光源控制
方法：在img2img模式下，使用ControlNet的Depth模型控制图片光源。
应用模型：Depth。
二、ControlNet 多模型组合应用
ControlNet还支持多模型组合使用，对图像进行多条件控制，更加灵活强大。
1. 人物和背景分别控制
方法：设置两个ControlNet，一个控制人物姿态，另一个控制背景，通过权重调节确保准确识别人物姿态。
应用模型：OpenPose、Seg、Depth。
2. 三维重建
方法：通过Depth和Normalbae模型识别三维目标后重新构建。
应用模型：Depth、Normalbae。
3. 更精准的图片风格化
方法：使用Lineart和Depth模型更准确地提取图片结构并保留细节。
应用模型：Lineart、Depth。
4. 更精准的图片局部重绘
方法：使用Canny和Inpaint模型对图片进行更精准的局部重绘。
应用模型：Canny、Inpaint。
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