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本文主要介绍 Stable Diffusion WebUI 一个比较重要的插件 ControlNet（控制网络），主要内容有：ControlNet 的工作原理、如果安装 ControlNet 插件、如何使用 ControlNet 插件、ControlNet 官方的 14 种模型及对应预处理器等。
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模型安装分为 预处理模型 和 controlnet所需要的模型。 先安装 预处理模型 ，打开AI所在的 安装目录extensionssd-webui-controlnetannotator ,将对应的预处理模型放进对应的文件夹中即可， 而 controlnet所需模型 则是 安装目录extensionssd-webui-controlnetmodels ,放在该文件夹下即可。 通过
Controlnet 允许通过线稿、动作识别、深度信息等对生成的图像进行控制。 自动安装 在 stable-diffusion-webui 页面上找到 Extensions - Install from URL ，输入插件的 git 地址，然后点击 Install 即可， URL 如下： 等待 loading 结束后，页面底部会出现 Installed into xxx. Use Installed tab to restart. 提示
上一次我们已经介绍了如何通过代码的方式使用ControlNet，Stable Diffusion WebUI里面包含了很详细的使用设置，我们可以直接在上面进行操作，所以本文将介绍如何以傻瓜的方式直接使用ControlNet。 如果你用过Stable Diffusion，可能已经注意到图像的输出有无限的结果可能性，就像在
源码地址：https://github.com/lllyasviel/ControlNet | 最新 版本 controlnet-v1.1 论文 地址：2302.Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models 扩展 UI地址 （需先安装sd-webui）：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet 相关博文 相关博文- stable-diffusion-webui的基础功能手动安装，了解代码结构、
ControlNet 的中文就是控制网，本质上是Stable Diffusion的一个扩展插件，在2023年2月份由斯坦福大学的研究人员开发出来的，能够使创作者轻松地控制AI图像和视频中的对象。它将根据边缘检测、草图处理或人体姿势等各种条件来控制图像生成。ControlNet可以概括为一种简单的稳定
上篇文章介绍了深度Depth，这篇文章介绍下IP2P（InstructP2P）, 通俗理解就是图生图，给原有图加一些效果,比如下图，左边为原图，右边为增加了效果的图： 玩法流程和之前一样哦 我这里用的大模型是\\\"anything-v5-PrtRE.safetensors\\\",选用不同模型生成效果会有区别，可以自己找喜欢的
controlNet插件是stable diffusion的一个重要插件，甚至可以说正是因为有了controlNet插件，stable diffusion才会具有midjourney所不具备的独特魅力！ 我们今天就一起来学习下controlNet插件的安装和每个模型的用法 插件主页 独立的controlNet程序（可独立运行，不依赖于stable diffusion）主页：
1）extensions → install from URL → install 然后填入：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet 2）installed → apply and restart UI 下载controlnet模型（50G左右）到 E:stable-diffusion-webuiextensionssd-webui-controlnetmodels 目录下： lllyasviel/ControlNet at main 把所有8个模型放到models文件夹下 （待续）
设计师们往往对于新出的绘画工具上手比较艰难，本文针对目前比较火热的Stable Diffusion+ControlNet指导AI艺术设计的工具使用进行全面讲解。很多人会有预感，未来要么设计师被图形学程序员取代，要么会使用AI工具的设计师取代传统设计师，2023年开始，AI辅助设计甚至主导设计
在使用 Stable Diffusion ControlNet 插件 时，进行预处理时报错，网络上暂无详细的解决方案，故写此文。 本人软件版本： 秋叶大佬整合包v4.6.1 ControlNet v1.1 Wei UI v1.6 如图所示，在放入强尼银手（bushi）的图片后，使用ControlNet进行预处理时报错，猜测是由
