了解更多關于ControlNet的歷史與發展

認識ControlNet 1.1的核心功能

ControlNet 1.1在1.0基礎上增加模型至14個，采用“版本號+模型狀態+Stable Diffusion版本+后綴”命名規則，如control_v11p_sd15_canny。v11為1.1版，p代表模型狀態，模型狀態總共有三種：p、e、u。

模型狀態,p表示正式版(production),e表示實驗版本(experimental),u表示未完成(unfinished)。

模型名稱如SD15表示基于Stable Diffusion 1.5版本的模型。后綴為.pth，同時從1.1開始所有模型都需要搭配.yaml后綴的配置文件，下載模型時需要兩個.pth和.yaml兩個文件。

ControlNet 1.1與ControlNet 1.0具有完全相同的體系結構，ControlNet 1.1包括所有以前的模型，具有改進的穩健性和結果質量，且增加并細化了多個模型。

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ControlNet1.1的模型分類與命名規則

掌握ControlNet 1.1的模型命名規則

ControlNet 1.1的模型命名規則采用“版本號+模型狀態+Stable Diffusion版本+后綴”的格式。例如，control_v11p_sd15_canny，其中v11表示1.1版本，p代表正式版(production)，模型狀態還包括e（實驗版本）和u（未完成）。后綴.pth表示模型文件，同時需要搭配.yaml后綴的配置文件。

更多關于命名規則的信息可以訪問ControlNet 1.1核心功能的信息.

識別不同模型的特點與應用場景

ControlNet 1.1在1.0的基礎上增加了模型數量至14個，每個模型都有其獨特的功能和應用場景：

1. Depth深度圖模型：用于分析圖像中的深度信息，常用于創意設計中人物換背景和調整手臂位置。
2. Normal法線貼圖模型：通過檢測圖像中的邊界和明暗部來分離主體和背景，常用于圖像的色彩調整。
3. Openpose人體姿態檢測模型：識別人體姿態，適用于多人圖像中的姿勢調整。
4. Segmentation語義分割網絡：將圖像分割為不同的元素，適用于單獨處理圖像中的特定要素。
5. Shuffle隨機處理模型：用于隨機組合圖像元素，適合風格遷移。
6. IP2P直接編輯模型：根據文本描述直接編輯圖像，需要用戶的創意。
7. Tile模型：將圖像分割處理以保留細節，適用于圖像修復。
8. Inpaint修補模型：用于圖像的局部重繪與修飾。

每個模型的詳細介紹可以在ControlNet 1.1模型介紹中找到。

ControlNet1.1的安裝與配置

獲取并安裝ControlNet 1.1模型文件

在安裝ControlNet 1.1之前，需要先下載模型文件。所有模型文件以.pth結尾，而.yaml文件則由ControlNet插件自動下載并放置在extensions/sd-webui-controlnet/models目錄中。

為了安裝ControlNet 1.1模型文件，用戶需要將下載的.pth文件放置在stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models目錄中。

更多關于如何獲取模型文件的信息，可以查看ControlNet 1.1的歷史與發展。

配置ControlNet 1.1的yaml文件

ControlNet 1.1需要使用與模型文件相配套的.yaml配置文件。這些文件已經包含在最新的ControlNet插件中，因此用戶無需手動下載。

在配置過程中，確保所有.yaml文件在extensions/sd-webui-controlnet/models目錄中與相應的.pth模型文件放置在一起。這將確保插件在使用時能夠正確加載模型。

如果在配置過程中遇到問題，可以參考ControlNet的安裝與配置指南。

ControlNet1.1的實際應用操作

運用Depth模型進行深度圖分析

Depth深度圖模型用于分析圖像中的深度信息，判斷不同物體的空間位置關系，例如人物與背景的前后位置、手臂在身前身后的位置等。該模型利用深度學習技術分析RGB圖像中的立體要素，判斷像素的深度差異，從而確定物體的空間布局，常用于人物換背景和調整手臂位置等創意設計。

在這張示例圖中，我們可以看到Depth模型如何解析圖像的深度關系。更多關于Depth模型的信息可以訪問ControlNet 1.1模型介紹。

使用Lineart_anime模型為線稿圖上色

Lineart_anime模型專門用于動漫線稿的上色，它提供了自然流暢的上色效果。這個模型不支持猜測模式，需要一個基礎模型如"anything-v3-full.safetensors"來運行，長提示的結果更好。

上圖展示了使用Lineart_anime模型為線稿圖上色的效果。更多關于Lineart_anime模型的信息可以參考ControlNet 1.1模型介紹。

優化ControlNet1.1的使用體驗

啟用像素完美模式提高圖像質量

在ControlNet 1.1中，啟用像素完美模式可以顯著提高圖像的生成質量。此模式通過自動計算最佳的注釋器分辨率，使每個像素都能完美地匹配穩定擴散，用戶無需手動設置預處理器的分辨率。這對于需要精細圖像生成的場景尤為重要。

通過啟用像素完美模式，用戶可以獲得更高質量的圖像輸出，適合多種創意設計場景。了解更多關于ControlNet 1.1的歷史與發展

利用Shuffle模型進行風格轉移

Shuffle模型是ControlNet 1.1中的一種新型模型，專門用于圖像風格遷移。它可以隨機打亂圖像的各個要素，包括顏色、形狀和構圖，并重新組合生成全新的風格化圖像。這一特性使得Shuffle模型非常適合于創造性地轉換圖像風格，例如應用于藝術創作或廣告設計。

使用Shuffle模型，用戶可將參考圖像的風格特征遷移到源圖像上，生成具有獨特風格的輸出圖像。更多關于Shuffle模型的信息可以參考ControlNet 1.1模型介紹.

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