大家好，欢迎来到Stable Diffusion入门-ControlNet深入理解系列的第一课！

今天，我们要聊聊一个让AI绘画从“盲目生成”走向“精准控制”的神奇插件——ControlNet。

它就像一位无声的魔术师，把原本随意的AI生成图片变得有条不紊、精准可控！

在这一系列课程中，我们将带你从零开始，全面认识并掌握这个强大的控制工具。放心，即使你是绘画小白，也能轻松理解。

那我们今天先来解锁 ControlNet 究竟是什么，它是如何通过控制图像生成的。

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ControlNet是什么？为AI绘画提供“超能力”！

在我们正式进入ControlNet的奇妙世界之前，先问自己一个问题：有没有曾经被AI生成的图片吓到过？

比如人物歪嘴斜眼、背景一团糟……如果你有这样的困扰，那你就需要ControlNet！

简单来说，ControlNet就是一个神奇的“控制网”，可以让AI绘画不再盲目，而是精准地按照你的要求生成。

它能让你对AI的绘图结果进行精准控制，就像拥有一只魔法手，轻松调节画面的姿势、背景、动作、甚至是细节。听起来是不是很酷？

感兴趣的同学可以直接去看作者的产品介绍：

如果你对这些理论知识十分头疼。

那就跟着我的介绍，看看能不能简单的帮你理解 这个神奇又强大的组件。

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走进ControlNet的界面：看这两个关键模块

ControlNet的界面其实很简洁，没什么可怕的。

进入它，你会看到两个特别重要的板块——预处理器和模型。这两个模块是ControlNet实现控制的核心，下面我们一一来看。

1. 预处理器：让图片“乖乖”听话

ControlNet生效的第一步，就是对输入的图片进行“预处理”。

简而言之，就是用不同的预处理器提取出你需要的信息。这就像在AI绘画之前先给画面做个“准备工作”，确保它最终呈现出你想要的效果。

预处理器的作用就是提取图像的骨架、姿势等关键信息。

我们以“OpenPose”（一个提取人体姿势的预处理器）为例来展示这一过程。

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案例演示：一个跳舞的男孩，ControlNet的力量立现

假设我们有这样一张图：一个男孩在跳舞，面朝背后，背景随意。

a boy, dancing, back to the audience

你会发现，这时候生成的图像效果相当随意：

生成的图像中，男孩的姿势、动作、甚至背景都不受控制，每次生成的结果都很随机。

加入ControlNet：让跳舞男孩不再随意

但是，我们可不想每次都抽“无数张卡”，于是我们决定使用OpenPose预处理器来“控制”男孩的姿势。

上传一张已处理的图片后，ControlNet通过提取出人物骨骼图，便能保证最终生成的图片保持所需姿势。

预处理步骤：

• 上传心仪图片（即男孩跳舞的照片），
  
  

• 使用OpenPose将其转化为骨骼图。

点击【小爆炸】按钮查看预处理后的图片，OpenPose把男孩的骨骼提取出来，后续生成的图片就会严格遵循这个骨骼结构。

看效果：保持姿势，背景随便变

现在，我们在保持尺寸、提示词等不变的情况下再次生成图像。

你会发现，不管背景如何变化，人物的姿势始终保持不变！这就是ControlNet带来的精准控制。

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预处理结果的保存与复用

ControlNet的强大之处还在于，你可以保存预处理的结果（比如骨骼图），下次就不用再进行预处理步骤。

直接使用保存的骨骼图对新的图像进行控制，节省时间的同时，保持高度一致的效果。

当我们有这个骨骼图后，我们可以直接使用骨骼图对图片进行控制。

在此需要注意，因为已经有了骨骼图，我们不需要使用预处理器去提取图中信息。

此时，我们就可以关闭预处理器，直接选择对应的openpose模型，可以达到同样的控制结果。

当图片生成后，如果controlnet生效，一般会在后面搭配一个预处理后的图片，作为对照，而上图就没有，则说明controlnet没生效。

重点

如果生成的结果完全没有感受到controlnet的控制的效果，我们就要检查controlnet的另一个模块–模型。

这时可以 再词选择 openpose 姿态 选项，会自动帮我们选择对应的模型，如下：

我们再来生成，看看效果：

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模型：匹配模型，解决“不生效”问题

不过，ControlNet的魅力并不是毫无问题，毕竟它需要与你的主模型（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，可能会导致ControlNet无法正常生效。

例如，如果你用的是Stable Diffusion 1.5的大模型，但没有配套相应的XL控制模型，最终生成的图像就不符合你想要的姿势。

解决办法：

只需要确保ControlNet模型和主模型匹配，就能解决“没效果”的问题！这样一来，你就可以享受精准的控制效果啦。

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总结：ControlNet是让AI绘图“听话”的魔法师

今天我们通过几个简单的例子，已经初步了解了ControlNet是如何工作的。你现在应该已经掌握了：

1. 预处理器用来提取关键信息，帮助生成更符合预期的图像；
2. 控制模型用于调整和优化结果，确保最终效果符合你的需求。

在接下来的课程中，我们将深入探讨更多ControlNet的强大功能和应用技巧。感兴趣的小伙伴，记得持续关注我们的后续教程，更多实战案例等你来学！

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如果你对这些技术细节感到头大，不要担心，接下来的篇章会用更简单易懂的方式帮你彻底搞懂它！加油，继续关注，下一课我们一起深度探索ControlNet的进阶玩法！

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