一篇文章教会你，从入门到使用。

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controlNet控制生成

anypaint

看到这篇文章的你，一定也是AI绘画的爱好者吧。我们有一款可以0门槛上手入门，也可以满足复杂专业生图需求的AI美术在线学习工具anypaint。在线生图，无需硬件和部署。anypaint功能包括文生图、图生图、局部重绘、高清放大、LoRA、ControlNet、潜变量局部放大、平铺扩散、姿势编辑等。不论你是初学者还是专业人士，都能在图刷刷中找到适合自己的绘图方式和独特风格，为你的创意提供无限可能。入股绝对不亏。

链接给各位看官奉上：

https://www.anypaint.art/

ControlNet的出现代表着 AI 生成开始进入真正可控的时期，而 AIGC 的可控性是它进入实际生产最关键的一环。如果说Lora是把你想要画面的风格炼制成模型，那么ControlNet就是更好地控制这个模型，生成你想要的特定姿势或画面。文章以下关于ControlNet的教学都以anypaint为例（https://www.anypaint.art/），建议可以边看边打开网页操作，效果更好，不方便的话可以先收藏。

ControlNet 的核心能力就是能让我们通过设置各种条件来让AI更可控地生成最终图像结果。这些条件就是通过调节预处理器参数来实现的，所以我们首先要先了解下 ControlNet 各种预处理器的功能，展示部分预处理器效果如下：

每个 ControlNet 的预处理器都有不同的功能接下来我们具体一个一个来看，他们究竟是什么？怎么用？什么时候用哪个？或者那些合适？

（表格太长，完整表格已放评论区，需要自取）

1.Canny 边缘检测

Canny 边缘检测预处理器可很好识别出图像内各对象的边缘轮廓，帮助我们标注轮廓、动作、衣服褶皱、表情等等画面的细节，多用在3转2；常用于生成线稿。
缺点：主体容易被其他的背景影响
1. 预处理器分辨率
预处理器分辨率数值越高越精细，也越吃显存。但如果数值太低生成的线条也会很粗糙。默认512，具体设置时需根据素材大小和实际情况来做权衡。
也可直接勾选【Pixel Perfect】选项，系统自动设置最佳分辨率（推荐）

2.长和宽的阈值，这个值越高线条越简单，越低线条越复杂。
注意：一定要找到和预处理器对应名字一样的模型。

Depth 深度检测

通过提取原始图片中的深度信息，生成具有原图同样深度结构的深度图，越白的越靠前，越黑的越靠后。

MiDaS 深度信息估算

● 用来表示空间距离，也就是前后距离，体现透视关系；越白的就越靠前，越黑的就越往后
● 可以用来更换背景、主体、还有画风之类的东西；有时我们也可以用于生成遮罩蒙版。
● 深度图可由3D软件生成，也可以使用PS
● 如果用人像来检测的话，边缘轮廓没问题，但白色里面是没有细节的，所以单独使用的话一般就用风景，或者能表示纵深关系的图。

LeReS 深度信息估算

LeReS 深度信息估算比 MiDaS 深度信息估算方法的成像焦点在中间景深层，这样的好处是能有更远的景深，且中距离物品边缘成像会更清晰，但近景图像的边缘会比较模糊，具体实战中需用哪个估算方法可根据需要灵活选择。
如下图能看出我们很好地控制住了生成结果的整体结构，这与原图基本保持一致。

HED 边缘检测

HED 边缘检测可保留更多柔和的边缘细节，类似手绘效果。

参数也是分辨率越高越精细，但也越吃显存。
相对于使用普通的 img2img ，边缘线提取的方式可以生成更加清晰完整的图，黑色描边也得到了很好的重绘。

M-LSD 线条检测

• 适用于四四方方的场景，建筑物，物体，房间、车辆等，生成的预览图就是很正直的线条
• 非常适合搞建筑和室内设计的朋友用

• 直线检测mlsd与canny区别 mlsd只会检测直线，而canny会检测所有边缘线条 如图里的人物，canny会检测出来并生成灯

Normal Map 法线贴图

Normal Map 法线贴图能根据原始素材生成一张记录凹凸信息的法线贴图，便于AI给图片内容进行更好的光影处理，它比深度模型对于细节的保留更加的精确。法线贴图在游戏制作领域用的较多，常用于贴在低模上模拟高模的复杂光影效果。

• RGB 转 BGR

如需要把 Normal map 从 RGB 反转成 BGR 的可把这个选项勾上。（注：因坐标系问题，有时需要反转下通道信息，如生成结果的光照信息和你预期是反的，可能需要勾选此选项）

人物姿势检测

OpenPose 姿态检测

OpenPose 姿态检测可生成图像中角色动作姿态的骨架图，这个骨架图可用于控制生成角色的姿态动作。这个没有涉及手部的骨架，所以手部控制不行有时会出问题。

OpenPose 姿态及手部检测

OpenPose 姿态及手部检测解决了姿态检测手的问题。如下图有了手部骨骼控制生成的手部效果会更好。

除了生成单人的姿势，它甚至可以生成多人的姿势，这点非常关键，在此之前AI生成的画面里多个人物的特定动作是几乎无法靠提示词来实现的。
通过控制人物姿势，在人物角色设计时也可以得到很好应用。

PiDiNet 边缘检测（像素差分网络，配合 hed 模型）

PiDiNet 边缘检测生成的线条较粗壮，类似雕刻效果。这个预处理器要配合选择 hed 模型效果才会比较好。

Scribble 涂鸦（要配合 scribble 模型）

Fake_Scribble 伪涂鸦

不用自己画，扔个图片给AI，生成类似涂鸦效果的草图线条。
该算法提取了曝光对比度比较明显的区域，以此来重新引导。可以看到提取的涂鸦，仅保留了曝光度对比较大的部分，但是细节保留的很不错，细节保留的越多，那么重新引导时所能更改的部分就越小。

Reference 参考原图

参考原图的风格或角色
reference只有预处理器，不需要模型,该功能对于保持人物角色也有不错的效果。

anypaint中界面具体操作解释：

• 启用
  勾选此选项后，点击 “生成” 按钮时，ControlNet 才会生效。
• 反色模式（Invert Input Color）
  将图像颜色进行反转后应用。
• RGB 转 BGR（RGB to BGR）
  把颜色通道进行反转，在 NormalMap 模式可能会用到。
• 低显存优化（Low VRAM）
  低显存模式，如果你的显卡内存小于等于4GB，建议勾选此选项。
• 无提示词的猜测模式（Guess Mode）
  也就是盲盒模式，不需要任何正面与负面提示词，出图效果随机，很有可能产生意想不到的惊喜效果！
• 预处理器（Preprocessor）
  在此列表我们可选择需要的预处理器，每个 ControlNet 的预处理器都有不同的功能，后续将会详细介绍。
• 模型（Model）
  配套各预处理器需要的专属模型。该列表内的模型必须与预处理选项框内的名称选择一致，才能保证正确生成预期结果。如果预处理与模型不致其实也可以出图，但效果无法预料，且一般效果并不理想。
• 权重（Weight）
  权重，代表使用 ControlNet 生成图片时被应用的权重占比。
• 引导介入时机（Guidance Start(T)）
  在理解此功能之前，我们应该先知道生成图片的 Sampling steps 采样步数功能，步数代表生成一张图片要刷新计算多少次，Guidance Start(T) 设置为 0 即代表开始时就介入，默认为 0，设置为 0.5 时即代表 ControlNet从 50% 步数时开始介入计算。
• 引导退出时机（Guidance End(T)）
  和引导介入时机相对应，如设置为1，则表示在100%计算完时才会退出介入也就是不退出，默认为 1，可调节范围 0-1，如设置为 0.8 时即代表从80% 步数时退出介入。
• 缩放模式（Resize Mode）
  用于选择调整图像大小的模式：默认使用（Scale to Fit (Inner Fit)）缩放至合适即可，将会自动适配图片。
  一共三个选项：Just Resize，Scale to Fit (Inner Fit)，Envelope (Outer Fit)
• 画布宽度和高度（Canvas Width 和 Canvas Height）
  画布宽高设置，请注意这里的宽高，并不是指 SD 生成图片的图像宽高比。该宽高代表 ControlNet 引导时所使用的控制图像的分辨率，假如你用 SD 生成的图片是 1000x2000 分辨率，那么使用 ControlNet 引导图像时，对显存的消耗将是非常大的；我们可以将引导控制图像的分辨率设置为 500x1000 ，也就是缩放为原本图像一半的分辨率尺寸去进行引导，这有利于节省显存消耗。
• 创建空白画布（Create Blank Canvas）
  如果之前使用过 ControlNet 功能，那么将会在 ControlNet 的图像区域留有历史图片，点击该按钮可以清空之前的历史，也就是创建一张空白的画布。
• 预览预处理结果（Preview Annotator Result）
  点击该按钮可以预览生成的引导图。例如：如果使用 Canny 作为预处理器，那么点击该按钮之后，可以看到一张通过 Canny 模型提取的边缘线图片。
• 隐藏预处理结果（Hide Annotator Result）
  点击该按钮可以隐藏通过 Preview 按钮生成的预览图像窗口（不建议隐藏）