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AI绘画-Stable Diffusion基础：精准控制之ControlNet_controlnet下载网址

作者：人工智能uu | 2024-07-29 11:12:02

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controlnet下载网址

大家好我是极客菌！！！在AI绘画中精确控制图片的生成是一件比较困难的事情，炼丹师们经常需要大量抽卡才能得到一张满意的图片，不过随着 ControlNet 的诞生，这一问题得到了很大的缓解。ControlNet 提供了十几种控制网络模型，有的可以控制画面的结构，有的可以控制人物的姿势，还有的可以控制图片的画风，这对于提高绘画质量、提升生图速度特别有用；基于 ControlNet 的能力，炼丹师们还可以将AI绘画拓展到更多的应用场景，比如艺术二维码、光影文字、线稿上色、老照片修复、图片风格转绘等等。
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本文将以 Stable Diffusion WebUI 为例介绍 ControlNet 的安装和使用方法。

安装

ControlNet 在 Stable Diffusion WebUI 中是以插件的形式存在的，大部分 SD WebUI 的整合包或者镜像都已经安装了这个插件，如果你的还没有安装，需要先安装它。已经安装好的跳过这一小节即可。

方法一

打开 Stable Dissusion WebUI 前端页面，进入“扩展插件”-“从网址安装”，在“扩展插件的git仓库网址”中输入：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet，然后点击“安装”，待安装完成后重启 SD WebUI。各种 ControlNet 模型和预处理器会在使用时自动下载安装。

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方法二

如果访问github不畅，也可以通过别的方式下载插件包和对应的模型，然后自己部署到 stable-diffusion-webui 中。(注意：文章最后有我整理的插件包和各种模型的下载地址可自行扫描获取)

具体部署路径如下：

ControlNet插件：/extensions
ControlNet模型：/extensions/sd-webui-controlnet/models
ControlNet预处理器：/extensions/sd-webui-controlnet/annotator/downloads

注意需替换为你自己的SD WebUI部署路径。

安装成功后，在“文生图”、“图生图”界面的下方会出现 ControlNet 区域，点击右侧的展开按钮，下边有4个ControlNet 单元，也就是我们最多可以同时使用4个 ControlNet 来控制出图的效果，一般情况都能满足。需要注意，同时使用的模型越多，生成图片的速度越慢。

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如果你的 ControlNet 只有1个单元，或者你想修改这个单元的数量，可以到“设置”中调整，如下图所示，找到“多重控制网:最大模型数量”，更改之后别忘了重启。

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使用

ControlNet 需要搭配大模型一起使用，这里以“文生图”为例来演示 ControlNet 的使用。

首先选择大模型，输入提示词和反向提示词。这里选择 AnythingV5 这个二次元模型，提示词很简单的：1girl，反向提示词也很简单：NFSW，避免生成不太方便的图片。

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然后是采样参数、画布尺寸、提示词引导系数、生成种子，这些都不是重点，使用默认的就可以。

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最后重点介绍 ControlNet 的配置方法。由于设置较多，为了方便对照阅读，我将分段介绍。

下面将按照图片中的数字顺序进行介绍。

第一段

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1、ControlNet 模块的标题。如图所示，ControlNet 文字后跟一个版本号，“1 unit”表示当前启用了1个 ControlNet 单元。

2、默认情况下，ControlNet的面板是折叠起来的，点击这个按钮可以展开。

3、可以同时开启多个 ControlNet 单元，它们共同参与图片的绘制，已经启用的单元会用亮色标注出来。不过开启的越多，生成图片的速度越慢。

4、在每个 ControlNet 单元中可以上传一张参考图片，ControlNet 会根据当前选择的 Control Type 从参考图片中提取某种特征信息，用于生成图片。

5、预处理效果预览：预处理就是从参考图中提取图片的某种特征信息，预览就是以可视化的形式展示这些特征信息。大部分 ControlNet 都支持预览，也有部分 ControlNet 不支持预览。下面会介绍生成这张预览图的方法。

6、ControlNet 参与图片绘制时：线条需要是白色的、背景需要是黑色的。这里提示用户如果参考图中的线条是黑色、背景是白色的，需要在预处理器中使用“反转”进行处理。

7、这里有四个关于参考图的操作按钮，它们按照前后顺序分别是：

（1）使用画布：

点击这个按钮后，首先会显示创建画布的参数，设置宽高，点击“创建新画布”。

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然后参考图这里就变成了一个画布，我们可以使用鼠标在这个画布上随便画画。画布的右上角有几个按钮，可以调整画笔的粗细、撤销操作、清空画布、关闭画布等。生成图片时 ControlNet 将使用画布中的内容作为参考图。

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（2）使用摄像头：

点击这个按钮之后，参考图这里将变成摄像头，我们可以使用电脑摄像头拍摄照片作为参考图。

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（3）镜像摄像头：

点击这个按钮会将摄像头的画面水平反转。

（4）发送尺寸到 Stable Diffusion：

点击这个箭头按钮会把参考图的尺寸填写到 Stable Diffusion 的画布尺寸中，也就是填写到下图的位置：

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8、启用：勾选这个按钮之后，当前的 ControlNet 单元才生效，才会参与生成图片。

9、低显存模式：如果显卡内存小于4GB，建议勾选。

10、完美匹配像素：勾选此项后，无需手动设置某些预处理器生成预览图的分辨率参数，ControlNet 将自动计算，更好的匹配 Stable Diffusion。建议勾选，不同的值，对出图还是有些影响的。以Canny为例：

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Stable Diffusion画布尺寸为 512*512，预处理器分辨率分别为：512、1024和2048时的效果。

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11、允许预览：勾选这个后，会在参考图的右侧出现一个预处理效果预览区域，也就是序号5这个位置。有了这个预览效果，我们就可以快速的了解各个预处理器的能力。这个效果预览不是上传参考图就自动出现的，下面会介绍生成这张预览图的方法。

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12、Preview as input：勾选此项，生成图片时 ControlNet 会跳过预处理器的处理，直接使用预览图参与图片生成。这有一些用处，比如使用 OpenPose 控制网络时，我们可能需要修改预处理生成的人物姿势，然后再上传到这里用来生成人物的新姿势；再比如使用x/y/z图表时，勾选了这个之后，ControlNet 就会直接使用这里的预览图，也不需要生成每张测试图片之前都进行重复的预处理，这可以节省一些时间。

第二段

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13、Control Type：这里选择当前要使用的控制网络类型。选择某个类型之后，14、16中会自动加载对应的默认预处理器和模型；如果选择All，预处理器和模型需要自己手动选择。

14、预处理器：提取参考图片中的某种特征信息，作为生成图片时 ControlNet 模型的参数。不同 Control Type 支持的预处理类型和数量各不相同，有的 Control Type 不支持预处理器，比如 IP2P。我将在介绍具体单个Control Type 时详细介绍他们。

15、生成预览图：点击这个爆炸图标会使用当前选中的预处理器生成效果预览，并展示在序号5的位置。

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16、模型：ControlNet 参与图片生成时使用的模型，不同 Control Type 支持的预处理类型和数量各不相同。我将在介绍具体单个Control Type 时详细介绍他们。

17、ControlNet 参与图片生成的三个参数：

（1）控制权重：ControlNet 模型在生成图片时的权重，降低这个权重，ControlNet 对绘图的约束就会变弱。

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（2）启动控制的步数：生成图片时 ControlNet 介入的时机，取值范围：0-1，默认0，采样步数乘以这个值就是 ControlNet 开始参与的步数。这个值越小，ControlNet 对生成图片的约束力越强。

（3）结束控制的步数：生成图片时 ControlNet 退出的时机，取值范围：0-1，默认1，采样步数乘以这个值就是 ControlNet 退出绘制的步数。这个值越大，ControlNet 对生成图片的约束力越强。

可以根据出图的效果，灵活调整这三个参数的值。根据经验，SD一般会在前30%的采样内确定图片的整体结构，所以需要保持图片结构时启动控制的步数不宜过大。

18、预处理器的参数，不同的预处理器参数不同。

以canny为例，通过调整阈值可以控制边缘图中保留细节的多少。

Canny Low Threshold：去掉过细的线段。大于低阈值的线段被认定为边缘。
Canny High Threshold：去掉零散的线段。大于高阈值的线段被认定为强边缘，全部保留；高阈值和低阈值之间的线段认定为弱边缘，只保留强边缘相邻的弱边缘。

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19、控制模式：ControlNet 的通用设置，以提示词为主，还是以 ControlNet 为主，默认是平衡模式。

以提示词为主时，细节上会有更多自由发挥，效果如下图所示：

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19、缩放模式：ControlNet的通用设置，参考图与要生成的图片尺寸不一致时如何处理。拉伸有变形的问题，一般使用裁剪和填充。

裁剪：根据画布的宽高比例对参考图进行裁剪，然后再将参考图缩放到画布尺寸；

填充：将参考图的至少一条边缩放到画布尺寸，并自动补充画布中空白的部分。

我将画布尺寸改为427*640，出图对比效果如下：

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20、图像迭代：目前仅在批处理模式下生效。勾选后会使用上次生成的图像作为下一次迭代的参考图。网上的介绍不多，能找到的用途有两个：连续优化一张比较差的图片；转绘视频帧时用于减少序列帧的画面不一致性。较难使用，比较鸡肋。

资源下载

本文使用的模型、插件，生成的图片，都已经上传到了我整理的SD绘画资源中，后续也会持续更新，如有需要(文末自行扫描获取)

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