你是否遇到过自己AI画的图出现畸形的情况（下图）。近期，一款controlnet插件的上市，完美的解决了这个问题。
有了Controlnet我们就可以完成很多不可思议的绘图操作
今天，我们分享Controlnet的各项参数和使用方法。
如果，你的SD-wubui版本过低的话，则需要安装controlnet插件
首先，介绍controlnet菜单，最上【enable】代表启动该组建，不勾线意味着；【invert input color】是对涂抹区域颜色进行反转；【RGB2GBR】代表颜色反转；【low VRAM】低显存运行，显存低于4G的用户可以使用该模式；【guss mode】可以理解为随机模式，也可以理解为盲盒模式
点击preprocessor，也就是预处理器，从下拉列表中，可以选择不同类型的模型，每个模型的用途都不同。
model一栏选择与预处理器preprocessor一致的模型，否则出图的效果很难和预期一致。
参数设置一栏，【weight】代表controlnet插件的权重；【guidance】代表引导强度值；【resize mode】选择第二项即可，不会对图像进行拉伸；【canvas】画幅的宽高比，设置为何原图一致即可
Controlnet Preprocessor模型汇总
预处理名称 | 对应模型 | 模型描述 |
canny | control_canny | 边缘检测 |
depth | control depth | 深度检测 |
hed | control hed | 边缘检测但保留更多细节，适合重新着色和风格化 |
mlsd | control_mlsd | 线段识别，识别人物功能极差，非常适合建筑 |
normal_map | control normal | 根据图片生成法线贴图，非常适合CG建模师。 |
openpose | control_openpose | 提取人物骨骼姿势 |
openpose_hand | control openpose | 提取人物+手部骨骼姿势 |
scribble | control_openpose | 提取黑白稿 |
fake_scribble | control_scribble | 涂鸦风格提取(很强大的模型) |
segmentation | control_seg | 语义分割 |
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一 openpose模型/p>
p data-track="110">openpose模型是最常用的模型之一，通过控制人物骨骼来控制图像中角色的姿势。开启该模型后，上传任意图像，系统会根据上传的图像人物姿势生成类似的图像
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二 canyou模型/p>
p data-track="111">canyou模型生成线稿图，系统对线稿进行精准绘制。从本地上传一张图像，勾线enable启动按钮，点击生成图像，就可以生成线稿
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p data-track="7">有了线稿图，我们可以尝试随机模式，也就是guess mode，点击【生成】新的图像，系统就会在线稿的基础上随机生成新的图像。
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三 depth模型/p>
p data-track="112">depth的主要功能是捕捉画面深度，获得前后景的关系。上传一张建筑物图像，点击预览，系统就会生成一张深度效果图，该系统可以较好的掌握图片中的复杂三维结构层次，然后重现画面结构，生成类似图像
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四 head模型/p>
p data-track="113">head模型类似于canny，同样使用了边缘检测算法，不同的是head边缘检测更加【柔和】，大家可以对比两种模型生成的线稿图：
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p data-track="10">从生成的图像中可以看到head模型更注重细节的刻画，人物的皮肤、头发都非常的细腻，因此head模型更适合生成人像类作品
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五 mlsd模型/p>
p data-track="114">该模型适合提取建筑边缘线段，适合设计师使用。首先上传一张室内装修图，然后使用mlsd提取线稿，在线稿的基础上生成新的图像，就可以生成结构风格类似的效果图
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六 normal模型/p>
p data-track="115">normal模型更加适合3D制图，以发现贴图的方法提取3D物体的法线向量，并以法线为参考，绘制一张高度相似的图。例如，我们可以上传一张机器人图像，使用normal模型提取法线并生成新的图像
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七 scribble模型/p>
p data-track="116">scribble模型，也叫涂鸦模型，提取曝光明显的区域，来引导生成类似的图像。
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实际应用：/p>
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应用一：利用text2image生成特定姿势的图像。首先，选取一个基础模型（例如chilloutmix），分别输入prompt以及负面描述
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p data-track="15">然后根据需要设置采样方法，步数，宽高比，提示词相关性
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p data-track="16">微调模型可以选择比较热门的loRA、korean-doll-lik模型，并勾线enable开启
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p data-track="17">打开controlnet插件，上传一张需要参考的图像，点击enable启动，并选择
openpose，mode同样选择openpose。完成参数和宽高比的设置/p>
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p data-track="18">点击【生成】系统就会根据提供的描述文字结合模型骨骼，生成对于的图像：
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应用二：利用image2image 改编原有人物的姿势/p>
p data-track="118">进入Stable Diffusion，点击image2image图生图功能，上传一张成图，下拉并运用controlnet插件。点击enable，处理器选择openpose，mode选择对应的openpose模型，点击【生成】按钮，系统就会参考骨骼结构在原图上更换姿势，生成新的图像
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应用三：openpose Editor/p>
p data-track="119">openpose Editor是一个非常使用的工具，也就是自定义人物姿势的编辑器，配合controlnet使用。进入
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p data-track="21">进入Stable Diffusion，在导航栏中选择扩展，【可用】-【加自载】按钮，从列表中找到openpose Editor，点击最右侧【intall】。
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p data-track="22">安装完成后，检查插件是否出现在已安装列表中。确认无误后，点击【应用并重启用户界面】。该插件就会出现在导航栏中
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p data-track="23">进入openpose Editor，点击关节原点，我们可以随意改变模型的原点，调整成自己喜欢的姿势。（点击【add】按钮，还可以添加多个人物模型）
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p data-track="24">此外，点击detect from image 按钮，上传一张图像，系统就会自动识别途中人物的姿势，并绘制出骨骼线条（下图），我们可以把生成的模型保存到本地，或者直接进行编辑。
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p data-track="25">上传一张多人图像，点击【生成骨骼】，点击image2image，预处理器选择none，mode选择openpose，系统就会为原图人物更换姿势
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p data-track="26">除了以上讲到的应用，controlnet的玩法还有很多，大家可以自行尝试。有想要了解的知识可以留言。以后文章会响应补充
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