stable diffusion插件控制net的别名（controlnet 好用吗）

SD中文网 • 2023年11月6日 am8:00 • 使用 • 阅读 571

嗨，大家好，我是Stable Diffusion中文网的小编。今天，我要与大家分享一个神奇的工具——ControlNet，它是如何帮助我们控制图像的构图，实现AI绘画的探索和创作。

ControlNet是什么？

在探索ControlNet之前，让我们先理解一下它的本质。ControlNet的全名是”Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models”，它的作用是通过文本描述来控制图像生成。简而言之，它是一种文本生成图像（txt2img）的工具。相对于传统的图像生成方式（img2img），ControlNet的独特之处在于文本描述可以指导图像生成的构图和风格，使得创作更加具有方向性和控制性。

这一点对于不擅长绘画的人来说，尤其有用。你可以提供一份手稿或者一个现成的图像，然后使用ControlNet来完成后续的美化和修改。这就是ControlNet的强大之处，通过已有的图像，而不是复杂的命令，来实现对AI绘画的控制。

ControlNet的技术原理可能比较复杂，但在实际使用中，我们只需关注如何利用这一工具进行创作。不仅如此，ControlNet还不断发展和改进，为我们提供更多可能性，让AI绘画变得更加轻松和有趣。

三个前提要点

在使用ControlNet之前，有三个关键概念或要点需要理解，以便更高效地使用这个工具。

1. ControlNet的本质是文生图(txt2img)

ControlNet的核心任务是通过文本描述来生成图像，因此，它被归类为文本生成图像工具（txt2img）。虽然在ControlNet的WEB UI中，你会看到”txt2img”和”img2img”两种模式，但请优先使用”txt2img”，因为它是ControlNet的本质功能。这一点从工具的名称和作者的论文题目中都可以看出来。

2. 预处理器与模型要配合使用

在ControlNet的配置选项中，你会看到许多预处理器和模型的选择，这可能会让人感到困惑。重要的一点是，预处理器和模型应该尽量匹配。预处理器的任务是对参考图像进行预处理，然后将其作为控制图像提供给后续的模型，从而实现图像生成。因此，预处理器和模型应该是相对应的。如果你选择了某种预处理器，最好也选择相应的模型以确保结果最佳。