ControlNet 一直加载可能由以下原因导致及对应的解决方法：
此外，ControlNet 还有一些新的功能和应用，例如：
ComfyUI 中的 ControlNet 高级控件： 在时间步和批处理潜变量之间调度 ControlNet 强度的节点，以及应用自定义权重和注意力掩码。这里的 ControlNet 节点完全支持滑动上下文采样。输入包括 positive（提示词（正面））、negative（提示词（负面））、control_net（加载了控制网络）、image（用于指导控制网络的图像）、mask_optional（应用于控制网络的注意力掩码）、timestep_kf（时间步关键帧）、latent_kf_override（潜在关键帧的覆盖）。
lineart线稿提取：这个是ControlNet1.1版本新出的预处理和模型，可能是ControlNet目前最强的线稿上色功能了。我从花瓣上找了一张线稿图来试验一下，这幅线稿来自画师“原画人”的创作。我们可以先通过invert预处理将白底黑线处理成黑底白线，因为ControlNet中都是黑色作为背景。然后，将处理好的图拖到左边重新载入，切换到lineart预处理器和模型进行生成。文生图关键词填写——(Best quality,masterpiece),((girl)),solo,Blue hair,white clothes,white background。点击生成，得到上色稿。我接着用canny模型也绘制了一遍，可以对比一下这两款模型上色的差别，大家自己感受一下。mlsd直线线条检测：这个线条检测和之前的几个有一些不同，它一般用在建筑或者室内设计上。可以看到，这个预处理器提炼出了这个室内的结构线。我们输入关键词：木制、简约、无印良品。点击生成4张图，得到了与原图结构一致的设计图。好了，今天我们介绍了ControlNet中关于线条约束类的预处理器和模型。这些模型文件我也整理好了，如果想要这些模型的话，可以添加我的公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。最后附上一张图，可以帮助大家理解ControlNet模型的命名规则，以便能够正确地使用模型。-END-白马与少年
postitive：提示词（正面）。negative:提示词（负面）。🟩control_net：加载了控制网络；如果是支持的类型，此节点将自动转换为高级版本。🟩image：用于指导控制网络的图像-如果加载的控制网络需要，它们必须预处理图像。如果提供了一张图像，将用于所有潜在因素。如果提供了更多图像，将分别为每个潜在因素使用每个图像。如果没有足够的图像来满足潜在因素的数量，将重复从开头开始的图像以匹配基本的控制网络功能。🟨mask_optional：应用于控制网络的注意力掩码；基本上，决定了图像的哪个部分应用于控制网络（以及相对强度，如果掩码不是二进制）。如果提供多个掩码，则与图像输入相同，每个掩码可以应用于不同的潜在因素。🟨timestep_kf：时间步关键帧，用于在采样步骤中引导控制网络效果。🟨latent_kf_override：潜在关键帧的覆盖，如果不需要来自时间步关键帧的其他特征，则很有用。注意：此潜在关键帧将应用于所有时间步，而不管是否有其他潜在关键帧附加到连接的时间步关键帧上。
首先，checkpoint、ContalNet等所有需要加载模型的版本均基于SD1.5，否则会报错误“超出索引”载入工作流后发现：Controlnet深度图中两个爆红部分逻辑上是些什么内容呢？高级采样前后的部分、primitive元节点前部分、VAE解码前部分逻辑上是什么内容呢？那么，就是我们的节点没下好、没下全了。思路与解决方法：一个是新的深度图depthanything v2，中间红的就是flatten的东西，因此就是节点没装好。所以先全部更新（这时候所缺节点就“显露出来了”）然后节点装了就好了假如右下角的区域报红，那么就得根据报错信息相应调整一下左上角蓝色区域的h、w参数了成功运行中的图：也可以下载Comfyui-easy-use节点，右键点击“”管理组“”来管理遮罩的区域流输出：