大家好，歡迎回到Stable Diffusion入門-ControlNet 深入理解系列的第三課！
在上一課中，我們深入探討了 ControlNet 文件的命名規則，以及線條類 ControlNet模型的控制方法。如果你還沒有看過第二篇，趕緊點這里補課：Stable Diffusion入門-ControlNet 深入理解 第二課：ControlNet模型揭秘與使用技巧!
今天我們將繼續探索 ControlNet，重點介紹它的 結構類模型。
你將會了解到 景深、語義分割 和 法線貼圖 這幾種模型的使用方法、效果和適用場景。
準備好了嗎？讓我們一起來揭開這些神奇的模型的面紗！
一、結構類模型簡介
ControlNet 的結構類模型是幫助我們在圖像中提取和控制空間、結構與紋理的強大工具。
你可以用這些模型來調整圖像的深度感、物體的分割區域，甚至是表面細節的表現。
簡單來說，這些模型就像是給你的AI繪畫添加了一雙“超級眼睛”，能夠讓它看得更遠、更清晰，甚至更細膩！
今天，我們將一起探索這三大類模型：景深（Depth）、語義分割（Segmentation） 和 法線貼圖（Normal）。
聽起來是不是很酷？接下來我們一一看！
)
