超详细的 ControlNet 实用入门指南

超详细的 ControlNet 实用入门指南

 

ControlNet 的作用是通过添加额外控制条件,来引导 Stable Diffusion 按照创作者的创作思路生成图像,从而提升 AI 图像生成的可控性和精度。在使用 ControlNet 前,需要确保已经正确安装 Stable Diffusion 和 ControlNet 插件。如还未安装,可以参考这篇文章中的教程进行安装部署:

目前 ControlNet 已经更新到 1.1 版本,相较于 1.0 版本,ControlNet1.1 新增了更多的预处理器和模型,原有的模型也通过更好的数据训练获得了更优的性能。以下我做简要梳理,想要了解更多内容可以参考作者的文档: https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightly
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ControlNet 的使用方式非常灵活,既可以单模型应用,也可以多模型组合应用。清楚 ControlNet 的一些原理方法后,可以帮助我们更好的提升出图效果。以下通过一些示例,简要介绍 ControlNet 的实际用法。

 

一、ControlNet 单模型应用

1. 线稿上色

方法:通过 ControlNet 边缘检测模型或线稿模型提取线稿(可提取参考图片线稿,或者手绘线稿),再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。

应用模型:Canny、SoftEdge、Lineart。

Canny 边缘检测:

Canny 是比较常用的一种线稿提取方式,该模型能够很好的识别出图像内各对象的边缘轮廓。

使用说明(以下其它模型同理):

  1. 展开 ControlNet 面板,上传参考图,勾选 Enable 启用(如果显存小于等于 4G,勾选低显存模式)。
  2. 预处理器选择 Canny(注意:如果上传的是已经经过预处理的线稿图片,则预处理器选择 none,不进行预处理),模型选择对应的 control_v11p_sd15_canny 模型。
  3. 勾选 Allow Preview 允许预览,点击预处理器旁的?按钮生成预览。

其它参数说明:

  1. Control Weight:使用 ControlNet 生成图片的权重占比影响(多个 ControlNet 组合使用时,需要调整权重占比)。
  2. Starting Control Step:ControlNet 开始参与生图的步数。
  3. Ending Control Step:ControlNet 结束参与生图的步数。
  4. Preprocessor resolution:预处理器分辨率,默认 512,数值越高线条越精细,数值越低线条越粗糙。
  5. Canny 低阈值/高阈值:数值越低线条越复杂,数值越高线条越简单。

Canny 示例:(保留结构,再进行着色和风格化)

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SoftEdge 软边缘检测:

SoftEdge 可以理解为是 ControlNet1.0 中 HED 边缘检测的升级版。ControlNet1.1 版本中 4 个预处理器按结果质量排序:SoftEdge_HED > SoftEdge_PIDI > SoftEdge_HED_safe > SoftEdge_PIDI_safe,其中带 safe 的预处理器可以防止生成的图像带有不良内容。相较于 Canny,SoftEdge 边缘能够保留更多细节。

SoftEdge 示例:(保留结构,再进行着色和风格化)

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Lineart 精细线稿提取:

Lineart 精细线稿提取是 ControlNet1.1 版本中新增的模型,相较于 Canny,Lineart 提取的线稿更加精细,细节更加丰富。

Lineart 的预处理器有三种模式:lineart_coarse(粗略模式),lineart_realistic(详细模式),lineart_standard(标准模式),处理效果有所不同,对比如下:

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Lineart 示例:(保留结构,再进行着色和风格化)

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2. 涂鸦成图

方法:通过 ControlNet 的 Scribble 模型提取涂鸦图(可提取参考图涂鸦,或者手绘涂鸦图),再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。

应用模型:Scribble。

Scribble 比 Canny、SoftEdge 和 Lineart 的自由发挥度要更高,也可以用于对手绘稿进行着色和风格处理。Scribble 的预处理器有三种模式:Scribble_hed,Scribble_pidinet,Scribble_Xdog,对比如下,可以看到 Scribble_Xdog 的处理细节更为丰富:

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Scribble 参考图提取示例(保留大致结构,再进行着色和风格化):

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Scribble 手动涂鸦示例(根据手绘草图,生成图像):

也可以不用参考图,直接创建空白画布,手绘涂鸦成图。

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3. 建筑/室内设计

方法:通过 ControlNet 的 MLSD 模型提取建筑的线条结构和几何形状,构建出建筑线框(可提取参考图线条,或者手绘线条),再配合提示词和建筑/室内设计风格模型来生成图像。

应用模型:MLSD。

建筑/室内设计风格模型下载:

  1. https://civitai.com/?query=Interior
  2. https://civitai.com/?query=building

MLSD 示例:(毛坯变精装)

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4. 颜色控制画面

方法:通过 ControlNet 的 Segmentation 语义分割模型,标注画面中的不同区块颜色和结构(不同颜色代表不同类型对象),从而控制画面的构图和内容。

应用模型:Seg。

Seg 语义参考: https://docs.qq.com/sheet/DYmtkWG5taWxhVkx2?tab=BB08J2

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Seg 示例:(提取参考图内容和结构,再进行着色和风格化)

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如果还想在车前面加一个人,只需在 Seg 预处理图上对应人物色值,添加人物色块再生成图像即可。

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5. 背景替换

方法:在 img2img 图生图模式中,通过 ControlNet 的 Depth_leres 模型中的 remove background 功能移除背景,再通过提示词更换想要的背景。

应用模型:Depth,预处理器 Depth_leres。

要点:如果想要比较完美的替换背景,可以在图生图的 Inpaint 模式中,对需要保留的图片内容添加蒙版,remove background 值可以设置在 70-80%。

Depth_leres 示例:(将原图背景替换为办公室背景)

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6. 图片指令

方法:通过 ControlNet 的 Pix2Pix 模型(ip2p),可以对图片进行指令式变换。

应用模型:ip2p,预处理器选择 none。

要点:采用指令式提示词(make Y into X),如下图示例中的 make it snow,让非洲草原下雪。

Pix2Pix 示例:(让非洲草原下雪)

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7. 风格迁移

方法:通过 ControlNet 的 Shuffle 模型提取出参考图的风格,再配合提示词将风格迁移到生成图上。

应用模型:Shuffle。

Shuffle 示例:(根据魔兽道具风格,重新生成一个宝箱道具)

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8. 色彩继承

方法:通过 ControlNet 的 t2iaColor 模型提取出参考图的色彩分布情况,再配合提示词和风格模型将色彩应用到生成图上。

应用模型:Color。

Color 示例:(把参考图色彩分布应用到生成图上)

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9. 角色三视图

方法:通过 ControlNet 的 Openpose 模型精准识别出人物姿态,再配合提示词和风格模型生成同样姿态的图片。

应用模型:OpenPose。在 ControlNet1.1 版本中,提供了多种姿态检测方式,包含:openpose 身体、openpose_face 身体+脸、openpose_faceonly 只有脸、openpose_full 身体+手+脸、openpose_hand 手,可以根据实际需要灵活应用。

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OpenPose 角色三视图示例:

要点:上传 openpose 三视图,加载 charturner 风格模型( https://civitai.com/?query=charturner ),添加提示词保持背景干净 (simple background, white background:1.3), multiple views

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10. 图片光源控制

方法:如果想对生成的图片进行打光,可以在 img2img 模式下,把光源图片上传到图生图区域,ControlNet 中放置需要打光的原图,ControlNet 模型选择 Depth。

应用模型:Depth。

要点:图生图中的所有参数和提示词信息需要与原图生成时的参数一样,具体原图参数可以在 PNG Info 面板中查看并复制。

示例:

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二、ControlNet 多模型组合应用

ControlNet 还支持多个模型的组合使用,从而对图像进行多条件控制。ControlNet 的多模型控制可以在设置面板中的 ControlNet 模块中开启:

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1. 人物和背景分别控制

方法:设置 2 个 ControlNet,第一个 ControlNet 通过 OpenPose 控制人物姿态,第二个 ControlNet 通过 Seg 或 Depth 控制背景构成。调整 ControlNet 权重,如 OpenPose 权重高于 Depth 权重,以确保人物姿态被正确识别,再通过提示词和风格模型进行内容和风格控制。

应用模型:OpenPose、Seg(自定义背景内容和结构)、Depth。

示例:

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2. 三维重建

方法:通过 Depth 深度检测和 Normalbae 法线贴图模型,识别三维目标。再配合提示词和风格模型,重新构建出三维物体和场景。

应用模型:Depth、Normalbae。

示例:

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3. 更精准的图片风格化

方法:在 img2img 图生图中,通过叠加 Lineart 和 Depth 模型,可以更加精准的提取图像结构,最大程度保留原图细节,再配合提示词和风格模型重新生成图像。

应用模型:Lineart、Depth。

示例:

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4. 更精准的图片局部重绘

方法:在 img2img 图生图的局部重绘中,通过叠加 Canny 和 Inpaint 模型,可以更加精准的对图像进行局部重绘。

应用模型:Canny、Inpaint。

示例:

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