大家好，歡迎來到Stable Diffusion入門-ControlNet深入理解系列的第一課！

今天，我們要聊聊一個讓AI繪畫從“盲目生成”走向“精準控制”的神奇插件——ControlNet。

它就像一位無聲的魔術師，把原本隨意的AI生成圖片變得有條不紊、精準可控！

在這一系列課程中，我們將帶你從零開始，全面認識并掌握這個強大的控制工具。放心，即使你是繪畫小白，也能輕松理解。

那我們今天先來解鎖 ControlNet 究竟是什么，它是如何通過控制圖像生成的。

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ControlNet是什么？為AI繪畫提供“超能力”！

在我們正式進入ControlNet的奇妙世界之前，先問自己一個問題：有沒有曾經被AI生成的圖片嚇到過？

比如人物歪嘴斜眼、背景一團糟……如果你有這樣的困擾，那你就需要ControlNet！

簡單來說，ControlNet就是一個神奇的“控制網”，可以讓AI繪畫不再盲目，而是精準地按照你的要求生成。

它能讓你對AI的繪圖結果進行精準控制，就像擁有一只魔法手，輕松調節畫面的姿勢、背景、動作、甚至是細節。聽起來是不是很酷？

感興趣的同學可以直接去看作者的產品介紹：

如果你對這些理論知識十分頭疼。

那就跟著我的介紹，看看能不能簡單的幫你理解 這個神奇又強大的組件。

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走進ControlNet的界面：看這兩個關鍵模塊

ControlNet的界面其實很簡潔，沒什么可怕的。

進入它，你會看到兩個特別重要的板塊——預處理器和模型。這兩個模塊是ControlNet實現控制的核心，下面我們一一來看。

1. 預處理器：讓圖片“乖乖”聽話

ControlNet生效的第一步，就是對輸入的圖片進行“預處理”。

簡而言之，就是用不同的預處理器提取出你需要的信息。這就像在AI繪畫之前先給畫面做個“準備工作”，確保它最終呈現出你想要的效果。

預處理器的作用就是提取圖像的骨架、姿勢等關鍵信息。

我們以“OpenPose”（一個提取人體姿勢的預處理器）為例來展示這一過程。

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案例演示：一個跳舞的男孩，ControlNet的力量立現

假設我們有這樣一張圖：一個男孩在跳舞，面朝背后，背景隨意。

a boy, dancing, back to the audience

你會發現，這時候生成的圖像效果相當隨意：

生成的圖像中，男孩的姿勢、動作、甚至背景都不受控制，每次生成的結果都很隨機。

加入ControlNet：讓跳舞男孩不再隨意

但是，我們可不想每次都抽“無數張卡”，于是我們決定使用OpenPose預處理器來“控制”男孩的姿勢。

上傳一張已處理的圖片后，ControlNet通過提取出人物骨骼圖，便能保證最終生成的圖片保持所需姿勢。

預處理步驟：

• 上傳心儀圖片（即男孩跳舞的照片），
  
  

• 使用OpenPose將其轉化為骨骼圖。

點擊【小爆炸】按鈕查看預處理后的圖片，OpenPose把男孩的骨骼提取出來，后續生成的圖片就會嚴格遵循這個骨骼結構。

看效果：保持姿勢，背景隨便變

現在，我們在保持尺寸、提示詞等不變的情況下再次生成圖像。

你會發現，不管背景如何變化，人物的姿勢始終保持不變！這就是ControlNet帶來的精準控制。

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預處理結果的保存與復用

ControlNet的強大之處還在于，你可以保存預處理的結果（比如骨骼圖），下次就不用再進行預處理步驟。

直接使用保存的骨骼圖對新的圖像進行控制，節省時間的同時，保持高度一致的效果。

當我們有這個骨骼圖后，我們可以直接使用骨骼圖對圖片進行控制。

在此需要注意，因為已經有了骨骼圖，我們不需要使用預處理器去提取圖中信息。

此時，我們就可以關閉預處理器，直接選擇對應的openpose模型，可以達到同樣的控制結果。

當圖片生成后，如果controlnet生效，一般會在后面搭配一個預處理后的圖片，作為對照，而上圖就沒有，則說明controlnet沒生效。

重點

如果生成的結果完全沒有感受到controlnet的控制的效果，我們就要檢查controlnet的另一個模塊–模型。

這時可以 再詞選擇 openpose 姿態 選項，會自動幫我們選擇對應的模型，如下：

我們再來生成，看看效果：

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模型：匹配模型，解決“不生效”問題

不過，ControlNet的魅力并不是毫無問題，畢竟它需要與你的主模型（如Stable Diffusion）完美匹配。

如果使用的ControlNet模型和生成大模型（例如1.5版本和XL版本）不匹配，可能會導致ControlNet無法正常生效。

例如，如果你用的是Stable Diffusion 1.5的大模型，但沒有配套相應的XL控制模型，最終生成的圖像就不符合你想要的姿勢。

解決辦法：

只需要確保ControlNet模型和主模型匹配，就能解決“沒效果”的問題！這樣一來，你就可以享受精準的控制效果啦。

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總結：ControlNet是讓AI繪圖“聽話”的魔法師

今天我們通過幾個簡單的例子，已經初步了解了ControlNet是如何工作的。你現在應該已經掌握了：

1. 預處理器用來提取關鍵信息，幫助生成更符合預期的圖像；
2. 控制模型用于調整和優化結果，確保最終效果符合你的需求。

在接下來的課程中，我們將深入探討更多ControlNet的強大功能和應用技巧。感興趣的小伙伴，記得持續關注我們的后續教程，更多實戰案例等你來學！

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如果你對這些技術細節感到頭大，不要擔心，接下來的篇章會用更簡單易懂的方式幫你徹底搞懂它！加油，繼續關注，下一課我們一起深度探索ControlNet的進階玩法！

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