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controlnet教程

Answer

以下是关于 ControlNet 的教程：

ControlNet 是 Stable Diffusion 中的一个功能，能够让用户更精确地控制出图结果。比如可以控制人物的动作、建筑物的线条等。

在使用时，大模型和关键词正常填写生成所需照片。然后鼠标滑到最下面点击“ControlNet”：

  1. 点击空白处上传指定姿势的照片。
  2. 点击“启用”。
  3. 在“预处理器”和“模型”里选择“openpose”，这用于让计算机识别人物姿势。

接着点击“预览预处理结果”，原照片右边会出现人物姿势的线条，最后点击生成照片即可得到指定姿势的图片。

另外，如果是用秋叶大佬的整合包，会自带 ControlNet 插件。若没有，可去扩展中搜索安装。

其使用逻辑是通过预处理器将图片提取特征并转换为 AI 可识别的形式，再通过模型进行图像生成。例如绘制女孩打篮球模仿库里动作的图片，输入相关关键词，选择大模型，在 ControlNet 中导入库里照片，选择合适的预处理器和模型，调试参数后生成。

在 ControlNet 中还可以尝试不同的预处理器，如 softedge_pidinet、depth、canny、tile 等，可能会得到不错的效果。同时要注意电脑配置，避免出现显存不足等问题。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

教程：超详细的Stable Diffusion教程

现在我们已经能够生成美女的照片了可以定制出独一无二的脸，换上更好看的衣服但是我们怎么才能让照片的小姐姐摆出指定的姿势呢？通过关键词去描绘动作，可是出来的照片又不太准确通过图生图去生成，可是人脸又变了那我们就可以用到这个“ControlNet”功能，翻译成中文就是控制网络简单来说就是可以用它控制照片的线条，比如人物的动作、建筑物的线条等比如，我现在想让左边照片的小姐姐摆出右边小姐姐的姿势,得到最右边的一张照片首先，大模型和关键词我们还是正常的填写生成一张我们我们想要的小姐姐的照片接着鼠标滑到最下面，点击“ControlNet”①点击空白的地方，上传我们需要指定的姿势的照片②点击“启用”③在“预处理器”和“模型”里选择“openpose”，这就是用来让计算机识别人物姿势的下一步就点击这个“预览预处理结果”接着原来照片的右边就会出现人物姿势的线条，最后点击生成照片这样我们一张指定姿势的美女小姐姐就生成啦！

【SD】最强控制插件ControlNet（1）附模型下载

[title]【SD】最强控制插件ControlNet（1）附模型下载作者：白马少年介绍：SD实践派，出品精细教程发布时间：2023-05-10 20:00原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/6ZKnYF0x6pHo-fWMQ66kiQStable Diffusion一直在致力于更精确地控制出图结果，而在这众多的功能中，最突出的要属ControlNet了。无论是文生图还是图生图，我们更多的是对内容的一个描述，但是如果我们想要更细化一些，比如构图、轮廓、形象姿态、色彩风格等等，单靠文生图或者图生图就不够用了，我们需要一个更强大的控制模块，这时ControlNet也就应运而生。它带来的最大的改变，就是让输出结果能更好的被我们控制了。关于ControlNet插件的安装，如果是用的秋叶大佬的整合包，就会自带这个插件。如果没有，可以去扩展中搜索ControlNet进行安装。安装完成之后，就可以看到ControlNet的使用界面了。ControlNet的使用逻辑是通过预处理器将我们的图片提取特征，并转换为AI可识别的形式，再通过模型将预处理器的结果进行图像生成。说得再直白一点，预处理器就是我们和ControlNet之间的一款翻译软件。比如，我想绘制一张女孩打篮球的图片，并且想让她模仿库里的这个动作。接下来，输入关键词：(最好的质量，杰作)，女孩，打篮球，篮球场，认真，球衣，看着观众，受伤，绷带。大模型选择Toonyou的二次元卡通风格，在ControlNet中导入库里的照片，预处理器选择openpose，点击预处理器右侧的爆炸标志，就可以看到提炼出来的骨骼结构。接下来，使用同样名为openpose的模型，调试参数，点击生成。可以看到，这张AI绘图就采用我们提供给它的动作参考画了出来，效果相当不错。

教程：01_立春

[title]教程：01_立春[heading3]1、关键词（稳定）总批次数我这里是跑了4张，有2张都不错。电脑配置不太好的可以先跑一张看看，要不等太久了，多抽几张，选一张喜欢的。在ControlNet上传前面做的白底黑字图512x768，勾选（启用、完美像素、允许预览）预处理器选择softedge_pidinet，权重0.85。当然你也可以试试depth，canny，tile等也可以得到不错的效果。记得点击💥图标才会起作用哦。选择你想要的图片，按♻️键锁定种子，选择放大算法R-ESRGAN 4x+，放大2倍，重绘幅度0.35，（如果配置不够，这里可能会爆显存出不来，需要是图生图放大）如果想要变化更大可以给到0.35-0.5。黑白字体设计（字体设计来源于：ཉི叶承欢

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用一句话解释什么是controlnet
ControlNet 是一种由斯坦福大学张吕敏发布的神经网络模型，常与预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）结合，通过引入如涂鸦、边缘图等多种类型的额外条件输入来控制 AI 绘画生成过程，其工作原理是在 Stable Diffusion 模型中添加辅助模块，实现对生成图像的精细控制，还具有训练鲁棒性、兼容性与迁移能力，不仅用于 AI 绘画，还可用于图像编辑等多种计算机视觉任务。使用时需注意相关设置和安装，如确保路径同步、选择合适的预处理器和模型等。
2024-12-23
什么是Controlnet
ControlNet 是一种由斯坦福大学张吕敏发布的神经网络模型，常与预训练的图像扩散模型如 Stable Diffusion 结合使用，用于控制 AI 绘画的生成过程。 其工作原理是将 Stable Diffusion 模型的权重复制到 ControlNet 的可训练副本中，并利用外部条件向量训练副本。条件输入类型多样，如涂鸦、边缘图、姿势关键点、深度图、分割图、法线图等，以此指导生成图像的内容。 ControlNet 具有以下特点和优势： 1. 设计思想提供了训练过程中的鲁棒性，避免过度拟合，允许在小规模甚至个人设备上训练。 2. 架构具有强大的兼容性与迁移能力，可用于其他扩散模型，增强图像生成的多样性和可控性。 其应用不仅限于 AI 绘画，还可用于图像编辑、风格迁移、图像超分辨率等多种计算机视觉任务，展现出在 AIGC 领域的广泛应用潜力。 在使用方面，如在 Stable Diffusion 中，无论是文生图还是图生图，ControlNet 能实现更细化的控制，如构图、轮廓、形象姿态、色彩风格等。使用逻辑是通过预处理器将图片提取特征并转换为 AI 可识别的形式，再通过模型进行图像生成。预处理器如同“翻译软件”。例如绘制女孩模仿库里打篮球的图片，输入关键词和选择相应预处理器、模型等操作后即可生成。 在 Stable Diffusion 中使用 ControlNet 时，要注意一些设置，如确保 ControlNet 设置下的路径与本地 Stable Diffusion 的路径同步。基本流程包括点击 Enable 启用，选择预处理器，调整权重、控制生成步骤、反色模式等，还需根据情况选择合适的模型。
2024-11-24
什么是controlnet? controlnet有什么重要作用
ControlNet 是一种由斯坦福大学张吕敏发布的神经网络模型，常与预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）结合使用。 其重要作用包括： 1. 实现对 AI 绘画生成过程的精细控制，通过引入如涂鸦、边缘图、姿势关键点、深度图、分割图、法线图等多种类型的额外条件输入来指导生成图像的内容。 2. 工作原理是将 Stable Diffusion 模型的权重复制到 ControlNet 的可训练副本中，并使用外部条件向量训练副本，在不破坏原模型能力的前提下，通过小批量数据集训练实现对特定条件的学习。 3. 设计思想提供了训练过程的鲁棒性，避免过度拟合，允许在小规模甚至个人设备上训练，架构具有强大的兼容性与迁移能力，可用于其他扩散模型，增强图像生成的多样性和可控性。 4. 应用不限于 AI 绘画，还可用于图像编辑、风格迁移、图像超分辨率等多种计算机视觉任务，展现了在 AIGC 领域的广泛应用潜力。 在 Stable Diffusion 中，ControlNet 带来的最大改变是让输出结果能更好地被控制。其使用逻辑是通过预处理器将图片提取特征并转换为 AI 可识别的形式，再通过模型进行图像生成。在使用时，如启用 ControlNet 需点击 Enable，Preprocessor 指预处理器，Weight 可调整其在合成中的影响权重，Guidance strength 控制图像生成的前百分之多少步由 ControlNet 主导生成，Invert Input Color 可启动反色模式，RGB to BGR 可反转输入色彩通道信息，Low VRAM 为低显存优化，Guess Mode 为无提示词模式。同时，Model 中选择的解析模型应与输入图像或预处理器对应。
2024-09-13
controlnet一直加载怎么办
ControlNet 一直加载可能由以下原因导致及对应的解决方法： 1. 模型版本问题：确保 checkpoint、ContalNet 等所有需要加载模型的版本均基于 SD1.5，否则可能会报“超出索引”的错误。 2. 节点未安装完全：载入工作流后若出现爆红部分，可能是节点没下好、没下全。此时可以先全部更新，让所缺节点“显露出来”，然后安装好缺失的节点。 3. 参数设置问题：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。 此外，ControlNet 还有一些新的功能和应用，例如： 1. 1.1 版本新出的 lineart 线稿提取功能，可先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线，然后切换到 lineart 预处理器和模型进行生成。 2. mlsd 直线线条检测功能，一般用在建筑或者室内设计上，预处理器可提炼出室内的结构线。 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）。
2024-08-29
ControlNet是什么？
ControlNet是一种神经网络模型，由斯坦福大学张吕敏发布，它与预训练的图像扩散模型（例如Stable Diffusion）结合使用，通过引入额外的条件输入来控制AI绘画的生成过程。ControlNet模型通过在Stable Diffusion模型中添加辅助模块，实现对生成图像的精细控制。这些条件输入可以是多种类型的图像，例如涂鸦、边缘图、姿势关键点、深度图、分割图、法线图等，它们作为条件输入来指导生成图像的内容。 ControlNet的工作原理涉及将Stable Diffusion模型的权重复制到ControlNet的可训练副本中，并使用外部条件向量来训练这个副本。这样做的好处是，可以在不破坏Stable Diffusion模型原本能力的前提下，通过小批量数据集对ControlNet进行训练，从而实现对特定条件的学习。 ControlNet的设计思想提供了训练过程中的鲁棒性，避免了模型过度拟合，并允许在小规模甚至个人设备上进行训练。此外，ControlNet的架构具有强大的兼容性与迁移能力，可以用于其他扩散模型中，增强了图像生成的多样性和可控性。 ControlNet的应用不仅限于AI绘画，它还可以用于图像编辑、风格迁移、图像超分辨率等多种计算机视觉任务，展现了在AI生成内容（AIGC）领域的广泛应用潜力。
2024-04-28
有没有关于使用coze制作在线客服的案例或教程
以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程： 画小二：通过 Coze 定制开发插件案例，包括创建智能体、添加插件等，还可发布到微信成为专职客服技能，并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集：包含保姆级教程，如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程：包括不同分享人的主题分享及流程安排，如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享，均有回放地址可供查看。
2025-02-21
ComfyUI教程
以下是一些关于 ComfyUI 的教程资源： 1. ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，可在获取。 2. 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容，教程地址是。 3. 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，可在找到。 4. Bilibili：提供了从新手入门到精通各个阶段的视频教程，可在查看。 此外，还有以下教程： 1. 一个全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分： KSampler 即采样器，包含以下参数： 1. seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 3. step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg：一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name：可通过此设置采样器算法。 6. scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同的调度算法。 7. denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-20
coze工作流教程
以下是关于 Coze 工作流的教程信息： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带你入门 Coze 工作流，即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点：通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent；开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路；10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群：任何玩过 AI 对话产品的一般用户（若没用过，可先找个国内大模型耍耍）；希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 扣子案例合集社区内容分享：
2025-02-20
Coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 1. 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent。 2. 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 3. 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 1. 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 2. 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 另外，还有胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。 Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-02-20
有什么提示词教程
以下是一些提示词相关的教程和资源： 提示词模板相关网站： 操作指南和提示词教程示例： prompt：甄嬛眉庄跨屏拥抱、小猫张大嘴，脸上是困惑表情，很多问号、图中的小猫带上了眼镜，叫了一声、图中的小人眨眨眼睛，旁边的爱心在动，画风保持原图一致、女子的泪从脸上流下来，眼神中是震撼、不解与绝望、图中的蜡笔小新眨眨眼睛，表情小委屈，旁边的星星在转动、画中鸡踩着滑板飞快的滑行着等。 视频：等。 小七姐的提示词教程：
2025-02-20
快速学习AI的话最推荐哪个视频教程
以下是为您推荐的两个有助于快速学习 AI 的视频教程： 1. 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili （https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893） 。此视频由（https://space.bilibili.com/523995133）（女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，干货满满，对新手友好，能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. 用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili （https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1） 。这是某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，推荐的链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核。
2025-02-20