ControlNet革命性技术突破 AI人工智能绘图教程 ControlNet教程模型

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目前ControlNet是AI绘画最大热点，ControlNet WebUI插件的安装，插件安装后需要下载预训练的ControlNet模型，下载后放到WebUI目录下extensions\sd-webui-controlnet\models. Low VRAM：低显存模式。Preprocessor：预处理方法。模型：ControlNet模型，Weight：条件的应用强。预处理 canny 边缘检测，提取线图。预处理 hed HED边缘提取。预处理 midas 提取深度图。预处理 mlsd 线段识别，适用于建筑、物体。预处理 openpose 提取姿态。预处理 fake_scribble 提取涂鸦风格线段。预处理 none 直接将参考图片作为条件输入。normal_map：提取法线贴图。openpose_hand：在openpose基础上增加手部识别。scribble：水线法提取主体去杂色。segmentation：区域分割。

模型：canny 基于轮廓精准绘。模型：depth 深度图可以体现透视关系，也可用于多人图，深度图可由3D软件生成，也可以使用PS。模型：hed 相比canny自由发挥程度更高。模型：mlsd 线段检测，用于物体（建筑、车辆等）。模型：normal 用于法线贴图，立体效果。模型：openpose 用于openpose姿态图，可使用Blender模型生成一个骨架对应一个人，可用于多人图。模型：openpose 用于生成openpose骨骼的Blender，此外也可以使用PS制作，每种颜色代表一个部位。模型：scribble 涂鸦成图，相比canny自由发挥程度更高。模型：seg 色块标注区域。ControlNet小技巧：尽量使用text2img，多数情况下ControlNet几乎可以淘汰img2img。scribble比canny更加能够自由发挥，canny细节复原是最强的。depth用于透视复杂的画面非常有效。对于较为潦草的草图可以使用seg模型。