一、前言

在不断发展的计算机科学和人工智能领域中，我们一直在寻找解决知识传播稳定性的有效方法。随着Stable Diffusion的ControlNet插件的引入，我们发现了一种具有巨大潜力的解决方案。ControlNet插件是一种创新性的工具，它可以根据预定的条件和规则，对数字网络中的信息流进行管理和优化。在这一篇后续文章中，我们将深入探讨Stable Diffusion的ControlNet插件的基本功能，以进一步了解其对知识传播稳定性的影响。

首先，让我们回顾一下Stable Diffusion的ControlNet插件的基本功能。作为一种先进的机器学习模型，ControlNet插件通过使用先进的算法和机器学习技术，能够有效地管理和优化数字网络中的信息流。它可以在各种数字平台上进行部署，例如社交媒体、新闻媒体、以及企业内部的通信网络等。通过使用ControlNet插件，我们可以在这些平台上实现更高效、更受控的信息传播。

二、CONTROLNET的基本功能介绍

（基于CONTROLNET V1.1.410 Stable Diffusion WebUI的版本）

1.启用（Enable）

当我们需要使用ControlNet的功能时，我们需要将其勾选并启用，我们才能开始正式使用ControlNet插件，对Stable Diffusion的AI绘画进行进一步的控制，以获得更好的画面效果，以及我们想要的效果。

2.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。

ControlNet加入Low VRAM模式的原因是为了使更多的用户和设备能够使用ControlNet插件，提高图像处理效率，促进图像处理技术的发展。

Low VRAM模式通过优化算法和内存管理技术，使ControlNet插件能够在具有更低内存或显存的设备上运行，同时保持较高的图像处理性能。

对于一些具有有限内存或显存的设备，例如一些笔记本电脑、平板电脑、嵌入式设备等，使用Low VRAM模式可以使得这些设备能够更加流畅地运行ControlNet插件，从而实现高效的图像处理。

此外，对于一些需要处理大量图像数据的场景，使用Low VRAM模式也可以减少内存和显存的使用，提高图像处理的效率。

3.Pixel Perfect

ControlNet的Pixel Perfect功能主要是解决图像分辨率不适配的问题。开启此功能后，ControlNet会自动适配置顶的分辨率，而不需要用户手动调整。这一功能在某些情况下非常有用，比如当用户没有提前设置好图像分辨率时，或者需要快速批量处理图像时。使用Pixel Perfect功能，用户可以更加便捷地进行图像处理，提高工作效率。

4.Allow Preview

ControlNet中的Allow Preview选项是用来启用或禁用预览功能的。

启用预览后，用户可以在不渲染整个图像的情况下，实时地看到ControlNet对图像进行操作的效果。这对于在调整ControlNet的参数时非常有用，因为它可以帮助用户更快地查看和了解ControlNet对于图像的操作结果。例如，用户可以在预览中调整网络参数以修复或修改图像的某些特定区域，或者通过实时预览来微调其生成的图像效果。

如果禁用预览，则用户必须等待整个图像渲染完毕才能看到结果，这可能会消耗更多的时间。因此，在大多数情况下，建议启用预览功能以加快工作流程并提高效率。

5.Control Type

这部分内容，我们将详细阐述：

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【1>Canny】【2>Depth】【3>NormalMap】【4>OpenPose】【5>MLSD】【6>Lineart】【7>SoftEdge】【8>Scribble/Sketch】【9>Segmentation】【10>Shuffle】【11>Tile/Blur】【12>Inpaint】【13>InstructP2P】【14>Reference】【15>Recolor】【16>Revisoin】【17>T2l-Adapter】【18>IP-Adapter】

6.预处理器（Preprocessor）和模型(Model)

1>预处理器（Preprocessor）

在Stable Diffusion的ControlNet插件中，预处理器的主要作用是将输入的图片转化为其他形式的图片，如线框图或深度图等。这种转化过程是基于预训练的大型扩散模型的，以支持额外的输入条件。

预处理器是ControlNet插件的重要组成部分，它能够将输入的原始图片进行转化，以便后续的模型进行处理和生成。针对不同的预处理结果图片，使用专门针对的模型，才能达到最好的效果。例如，如果原始图片是彩色的，预处理器可以将其转化为灰度图，以便后续模型能够更好地处理图片。

因此，预处理器的作用是将输入数据进行必要的预处理，以满足模型的输入需求，并提高后续处理的精度和效果。

Stable Diffusion的ControlNet插件的预处理器作用是至关重要的，它负责对输入数据进行必要的转换和处理，以便ControlNet模型可以更好地理解和处理这些数据。具体来说，预处理器的主要功能包括以下几个方面：

1. 数据清洗：预处理器首先会清洗和整理输入数据，以去除其中的噪声和无关信息。这可以确保模型只处理高质量和准确的数据，从而提高模型的稳定性和准确性。
2. 数据归一化：预处理器会将输入数据进行归一化处理，使其具有统一的标准和尺度。这对于模型的稳定性和准确性至关重要，因为模型很难正确处理不同尺度和单位的输入数据。
3. 数据特征提取：预处理器还会利用各种算法和技术，提取输入数据的特征。这些特征可以反映数据的本质特征和规律，帮助模型更好地理解和处理这些数据。
4. 模型适配：最后，预处理器会根据ControlNet模型的具体需求和参数，对输入数据进行适配和转换。这可以确保模型能够最好地利用这些数据进行学习和推断，从而提高模型的性能和精度。

2>模型(Model)

Stable Diffusion的ControlNet插件的模型具有多重作用。首先，ControlNet模型是一种先进的深度学习模型，它通过学习和预测图像中的各种元素和特征，实现了对数字网络中信息流的优化和稳定。

其次，ControlNet模型可以用来生成高质量的图像。它通过学习大量的图像数据中的特征和规律，能够将输入的简单线条图或草图转换成具有丰富细节和纹理的高分辨率图像。这种能力使得ControlNet模型在各种文生图应用中具有广泛的应用前景。

此外，ControlNet模型还具有强大的稳定性和鲁棒性。它通过使用先进的算法和技术，能够在各种不同的输入条件和环境下，生成稳定和可靠的结果。这种稳定性和鲁棒性使得ControlNet模型在处理各种复杂和多变的图像生成任务时，具有更高的实用价值。

最后，ControlNet模型还具有高度的可扩展性和灵活性。它可以通过学习和适应各种不同的数据集和应用场景，来扩展和优化其功能和应用范围。这种可扩展性和灵活性使得ControlNet模型在各种不同的领域和行业中都具有广泛的应用前景。

此外，ControlNet插件的模型还具有以下作用：

1. 提高了原图的分辨率：ControlNet模型能够通过学习原图中的细节和纹理信息，生成高分辨率的图像，从而更好地满足高清显示的需求。
2. 图像细节填充：ControlNet模型能够利用学习到的细节信息，对图像中的缺失区域进行填充，从而完善图像的整体质量和表现。

关于各个【Control Type】的各个预处理器的异同这部分内容，我们将详细阐述：

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7.【权重】、【引入引导时机】和【结束引导时机】

权重（Control Wweight）

默认值为【1】，在ControlNet中，权重是一个重要的参数，用于表示不同层之间的连接强度。权重的不同取值可以影响整个神经网络的训练过程和结果。

在Canny模型中，权重通常用于调整不同边缘检测算法之间的连接强度。例如，可以在不同的边缘检测层之间设置权重，以决定它们对最终检测结果的影响程度。通过调整权重，可以优化Canny模型的边缘检测效果，从而得到更好的分割结果。

此外，权重还可以用于控制预处理器的处理强度。例如，在某些情况下，可能需要增强预处理器的处理效果以更好地应对复杂的图像内容。通过增加预处理器的权重，可以增强其对图像的影响程度，从而使Canny模型能够更好地检测出目标边缘。

引入引导时机（Starting Control Step）

在ControlNet中，Canny模型中的”Starting Control Step”参数用于指定ControlNet开始参与生成图像的步数。

具体来说，”Starting Control Step”参数是ControlNet的一个属性，它决定了ControlNet在生成图像的过程中从哪一步开始参与计算。这个参数可以影响图像生成的速度和效果。

如果”Starting Control Step”参数设置得比较靠前，那么ControlNet就会从较早的阶段开始参与图像生成，这可能会使生成的图像更加细致和精准。但是，由于ControlNet需要处理更多的数据，因此可能会降低图像生成的速度。

相反，如果”Starting Control Step”参数设置得比较靠后，那么ControlNet就会从较晚的阶段开始参与图像生成，这可能会使生成的图像速度更快。但是，由于ControlNet参与计算的时间较短，因此可能会影响图像的精度和质量。

结束引导时机（Ending Control Step）

在ControlNet中，Canny模型中的”Ending Control Step”参数用于指定ControlNet结束参与生成图像的步数。

具体来说，”Ending Control Step”参数也是ControlNet的一个属性，它决定了ControlNet在生成图像的过程中在哪一步结束其计算。这个参数可以影响图像生成的速度和效果。

如果”Ending Control Step”参数设置得较大，那么ControlNet将会在更靠后的阶段结束参与图像生成，这可能会使得生成的图像更加细致和精准。但是，由于ControlNet需要处理更多的数据，因此可能会降低图像生成的速度。

相反，如果”Ending Control Step”参数设置得较小，那么ControlNet将会在较早的阶段结束参与图像生成，这可能会使生成的图像速度更快。但是，由于ControlNet参与计算的时间较短，因此可能会影响图像的精度和质量。

8.控制模式（Control Mode）

1>均衡 · 模式（Balanced）

在Stable Diffusion的ControlNet插件中，均衡模式（Balanced）是一种控制模式，它的作用是改变使用ControlNet来生成图像时的影响因子。

在均衡模式下，ControlNet插件会根据提示词和ControlNet之间取得一个中间值，这种模式旨在平衡提示词和ControlNet之间的影响力。这意味着，如果提示词的影响因子较高，那么ControlNet的生成图像的影响力就会相对较低，反之亦然。这种平衡模式可以确保在生成图像的过程中，提示词和ControlNet都在一定程度上参与了生成过程，从而使得生成的图像能够充分体现提示词和ControlNet的共同特征。

举个例子，假设在一个以“猫”为主题的图像生成任务中，使用了ControlNet插件的均衡模式。如果提示词强调了猫的“可爱”特征，那么生成的图像将会在某种程度上强调猫的可爱特征；而如果ControlNet在之前的训练过程中，已经学会了生成“凶猛”的猫的特征，那么生成的图像将会在某种程度上强调猫的凶猛特征。这种平衡模式的优点在于，它可以在一定程度上保证生成的图像既能够体现提示词的意图，又能够体现ControlNet在训练过程中学习到的特征。

2>关键词优先 · 模式(My prompt is more Important)

Stable Diffusion的ControlNet插件的关键词优先模式（My prompt is more Important）是一种控制模式，它赋予了提示词（prompt）对生成图像的更大影响力。

在这种模式下，ControlNet插件会更加重视提示词的影响，相对于ControlNet模型在训练过程中学习到的特征，更加强调提示词所包含的信息。这意味着，如果提示词包含了某种特定的信息或关键词，那么生成的图像将更可能体现这些信息或关键词。

举个例子，假设在一个以“猫”为主题的图像生成任务中，使用了ControlNet插件的关键词优先模式，并且提示词中强调了猫的“可爱”特征。在这种模式下，生成的图像将会在更大程度上体现猫的可爱特征，而ControlNet在训练过程中学习到的关于猫的其他特征，将会在生成过程中受到一定的抑制。

这种关键词优先模式的优点在于，它可以确保生成的图像更加符合提示词所包含的信息或关键词，从而在某种程度上满足用户的需求。在一些特定情况下，这种模式可能会比均衡模式更加适用，因为在某些情况下，用户可能更加关注提示词所包含的信息或关键词。

3>ControlNet优先 · 模式（ControlNet is more important）

Stable Diffusion的ControlNet插件的ControlNet优先模式（ControlNet is more important）是一种控制模式，它赋予了ControlNet模型在生成图像时的更大影响力。

在这种模式下，ControlNet插件会更加重视ControlNet模型在训练过程中学习到的特征，而相对弱化提示词所包含的信息。这意味着，如果ControlNet模型在训练过程中学习到了某个特定的特征或风格，那么在生成图像时，这个特征或风格将会在更大程度上得到体现，而提示词所包含的信息将会在某种程度上被抑制。

举个例子，假设在一个以“猫”为主题的图像生成任务中，使用了ControlNet插件的ControlNet优先模式，并且提示词强调了猫的“可爱”特征。在这种模式下，生成的图像将会在更大程度上体现ControlNet在训练过程中学习到的猫的特征或风格，而提示词所强调的可爱特征可能会相对减少。

这种ControlNet优先模式的优点在于，它可以确保生成的图像更加符合ControlNet模型在训练过程中学习到的特征或风格，从而在某种程度上满足用户的需求。在一些特定情况下，这种模式可能会比关键词优先模式更加适用，因为在某些情况下，用户可能更加关注ControlNet模型在训练过程中学习到的特征或风格。

9.画面缩放模式（Resize Mode）

1>仅调整大小（拉伸）【（Just Resize）】

Stable Diffusion的ControlNet插件的仅调整大小（拉伸）【（Just Resize）】功能主要是用来改变ControlNet图像的大小，以匹配指定的尺寸。

具体来说，当使用Just Resize模式时，系统会忽略原图和要生成的图的宽高比，直接改变ControlNet图像的大小以适应指定的宽度和高度。这种模式会导致图像的宽高比发生变化，可能会使图像变形或拉伸。

这个功能在需要对生成的图像进行特定尺寸调整时非常有用，例如，当需要将图像适应特定的画布大小或屏幕分辨率时。

Stable Diffusion的ControlNet插件的仅调整大小（拉伸）【（Just Resize）】功能在许多情况下都很有用。下面我们举几个例子来说明这个功能的用处。

1. 适应不同分辨率的输出：在使用Stable Diffusion生成图像的过程中，我们可能需要将生成的图像适应不同的输出分辨率。例如，如果我们将图像生成为1080p的分辨率，但是实际的输出是4K分辨率，那么我们就需要对生成的图像进行拉伸，以适应高分辨率的输出。在这种情况下，Just Resize模式是非常有用的，因为它可以直接改变图像的大小，而无需考虑宽高比。
2. 统一不同图像的大小：有时候，我们可能会有多张不同大小的图像需要放置在同一个画布或页面上，这时就需要对图像的大小进行调整。在这种情况下，Just Resize模式可以帮助我们将所有图像的大小调整为统一的大小，而无需担心图像会被拉伸或压缩。
3. 制作特定尺寸的艺术品：有时候，我们需要制作特定尺寸的艺术品，例如海报、明信片等。在这种情况下，Just Resize模式可以帮助我们将生成的图像调整为所需的尺寸，而无需考虑图像的内容是否会被拉伸或压缩。

2>裁剪和调整大小（Crop and Resize）

Stable Diffusion的ControlNet插件的裁剪和调整大小（Crop and Resize）功能主要用于对图像进行剪切和尺寸调整。

具体来说，这个功能可以根据指定的尺寸和位置对图像进行剪切和调整。当使用裁剪和调整大小模式时，系统会根据指定的尺寸和位置对图像进行剪切，然后再对剩下的部分进行尺寸调整，以适应指定的尺寸。这种模式保持了原图的宽高比，因此不会导致图像变形或拉伸。

这个功能在需要对生成的图像进行特定尺寸和位置的剪切时非常有用，例如，当需要将图像的一部分内容突出显示，或者需要去掉图像边缘不需要的部分时。

Stable Diffusion的ControlNet插件的裁剪和调整大小（Crop and Resize）功能在许多情况下都很有用。下面我们举几个例子来说明这个功能的用处。

1. 突出显示图像的特定部分：当我们需要突出显示图像的特定部分，例如人脸、物体等时，就可以使用裁剪和调整大小功能。我们可以先使用ControlNet插件的裁剪功能，根据需要剪切出图像的特定部分，然后再使用调整大小功能，将剪切出来的图像部分调整到合适的尺寸和位置。这样就可以突出显示我们需要的特定部分，使观众的注意力更加集中。
2. 去掉不需要的部分：有时候，我们需要去掉图像中不需要的部分，例如背景、水印等。这时，我们就可以使用ControlNet插件的裁剪和调整大小功能。我们可以先使用裁剪功能，将不需要的部分剪切掉，然后再使用调整大小功能，将剩下的部分调整到合适的尺寸和位置。这样就可以去掉不需要的部分，使图像更加整洁、清晰。
3. 适应不同尺寸的输出：当我们需要将生成的图像适应不同尺寸的输出时，例如将图像输出到不同尺寸的画布或页面上时，就可以使用裁剪和调整大小功能。我们可以先使用ControlNet插件的裁剪功能，将图像剪切到与输出画布或页面相同或接近的尺寸，然后再使用调整大小功能，将图像的大小调整到与输出画布或页面相匹配。这样就可以确保图像能够完全适应输出尺寸，使画面更加美观、协调。

3>调整大小和填充（Resize and fill）

Stable Diffusion的ControlNet插件的调整大小和填充（Resize and fill）功能主要是用于改变图像的大小，并在图像内部填充空白的部分。

具体来说，当使用调整大小和填充模式时，系统会将图像的大小调整到指定的尺寸，并自动填充图像内部的空白部分，以便保持图像的宽高比。这种模式可以保持图像的比例不变，避免图像变形或拉伸。

这个功能在需要对生成的图像进行特定尺寸的缩放时非常有用，例如，当需要将图像缩放到特定的尺寸，以便与其他的图像或元素进行组合时。同时，填充功能还可以在图像内部添加一些额外的元素或纹理，以增强图像的视觉效果。

Stable Diffusion的ControlNet插件的调整大小和填充（Resize and fill）功能在许多情况下都很有用。下面我们举几个例子来说明这个功能的用处。

1. 制作拼贴画或混合现实作品：有时候，我们需要将多张不同大小的图像拼贴在一起，制作成一张拼贴画或混合现实作品。这时，我们就可以使用调整大小和填充功能，将每张图像调整到相同的大小，并在图像之间填充一些额外的元素或纹理，以增强作品的视觉效果。
2. 适应不同尺寸的输出：在使用Stable Diffusion生成图像的过程中，我们可能需要将生成的图像适应不同的输出尺寸。例如，如果我们将图像生成为1080p的分辨率，但是实际的输出是4K分辨率，那么我们就需要对生成的图像进行缩放和填充。在这种情况下，调整大小和填充模式可以帮助我们将图像的大小调整到与输出尺寸相匹配，并在图像内部填充一些额外的细节或纹理，以使图像更加丰富和有层次感。
3. 增强图像的视觉效果：有时候，我们可能需要在图像内部添加一些额外的元素或纹理，以增强图像的视觉效果。例如，我们可以在图像的某个部分添加一些装饰性的图案或文字，或者在图像的背景中添加一些渐变效果。这些都可以通过调整大小和填充功能来实现。通过在图像内部填充一些额外的元素或纹理，我们可以使图像更加丰富、有层次感和富有创意。

三、总结

Stable Diffusion的ControlNet插件不仅提供了一种创新的解决方案来优化和稳定信息传播，而且还为跨多个平台和领域的信息传播提供了可扩展性和灵活性。通过使用ControlNet插件，我们可以更好地控制和理解信息流动，从而确保了知识传播的稳定性。它的出现为计算机科学和人工智能领域带来了一种新的可能性，开启了一个全新的篇章。通过深入了解ControlNet插件的功能和工作原理，我们可以更好地应对不断互联世界中的信息传播挑战。希望这篇文章能激发您的兴趣，让您更深入地了解和探索Stable Diffusion的ControlNet插件的潜力和应用。