ControlNet各类模型介绍

ControlNet 是一种先进的神经网络工具，它允许用户通过预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）来控制图像生成过程。ControlNet 的设计初衷是为了提高 AI 图像生成的可控性和精度，使得创作者可以根据自己的创作需求，选择不同的功能模型来引导图像生成的方向。

以下是一些使用 ControlNet 不同功能模型的场景：

Canny 边缘检测模型：当需要生成具有清晰边缘轮廓的线稿时，可以使用 Canny 边缘检测预处理器。这个模型非常适合用于从已有的线稿生成详细的插画或上色。
Binary 二进制模型：如果目标是提取图像的黑白两色版本，以便进行进一步的编辑或作为特定风格的起点，可以使用 Binary 模型。
Clip_Vision 风格转移模型：当用户希望将一种风格从一个图像转移到另一个图像时，Clip_Vision 模型提供了风格转移的功能。例如，可以先生成一个物体，然后将一个风格丰富的照片与该物体结合，以获得具有特定风格的对象图像。
Color 色彩继承模型：在需要根据原图的色彩分布生成图像时，Color 模型可以检测出原图中色彩的分布情况，并在生成的图像中继承这些色彩特征。
OpenPose 姿势检测模型：当需要控制人物姿势时，OpenPose 模型可以提供全方位的姿势控制。它支持多种预处理器，包括最近更新的 dw_openpose_full 预处理器，它在识别姿势方面更为精确。
MLSD（多层直线检测）模型：适用于需要直接线条结构的设计，如建筑设计和室内设计。通过简单的线稿图和提示词，可以生成具有特定风格的设计图像。
Lineart 提取模型：当需要从图像中提取线稿以生成新的艺术作品时，Lineart 提取模型可以提供多种线稿提取方式。
SoftEdge 模型：与 Canny 相反，SoftEdge 模型识别图像的大概轮廓，线条柔和，给予 SD 更多的创作空间。
Scribble 涂鸦模型：可以将随手涂鸦的内容转换成一幅画，适合快速概念化设计。
Seg 语义分割模型：通过语义分割，可以将图像根据不同场景分割成不同的色块，每个色块代表不同的意义，适合进行图像编辑和物体替换。
Shuffle 随机洗牌模型：用于风格转移，可以将其他图像的风格转移到目标图像上。
Tile 分块模型：Tile 模型可以用于恢复画质、真人转动漫或动漫转真人等应用。
Inpaint 局部重绘模型：适用于对图像的特定区域进行编辑或修复。
IP2P 图片指令模型：可以给图像添加特效，如“make it winter”来给图像添加冬天的特效。

ControlNet 提供了丰富的预处理器和模型，将Stable Diffusion从一个随机的图片抽卡工具向一个可用可控的生产力工具转变，所以需要每一个学习者都能掌握工具的使用。