前言

大家好，欢迎大家收看我们Stable Diffusion从入门到精通系列教程，我们来接着说一下ControlNet另外的一些非常重要的功能。

【成果展示】

https://v.douyin.com/idmw9rrD/

Part 1 CANNY的实操使用

【原理介绍】

Canny的边缘检测器是一种通用的老式边缘检测器。它提取图像的轮廓。它对于保留原始图像的构图很有用。实际使用中，比较适合处理二次元照片。

【预处理器生成图对比】

在预处理器和模型下拉菜单中选择canny

生成的图像将遵循轮廓

【实操部分】

controlnet的模型选择

预处理器：canny 模型：canny

【本期视频的提示词】

1个女孩，站立，全身，正面图，

银色长发，刘海，

衬衫，短裤

【本期视频的卡通引导图】

Part 2 Depth的实操使用

【原理介绍】

Depth又称”空间深度约束”,从参考图像中猜测深度信息。实际使用中能够很好的复刻房子线条，而且物品的距离镜头的前后顺序比较清晰。

【预处理器生成图对比】

原图	深度图

【实操部分】

controlnet的模型选择：

预处理器：depth_leres++ 模型：depth

【本期视频的提示词】

Ancient Chinese palaces

【本期视频的引导图】

Part 3 Normalmap的实操使用

【原理介绍】

法线贴图指定曲面的方向。对于 ControlNet，它是一个图像，用于指定每个像素所在的表面的方向。图像像素表示表面朝向的方向，而不是颜色值。法线贴图的使用与深度贴图类似。它们用于传输参考图像的 3D 构图。

Normalmap这个模型可以参考原图的明暗关系，并且还原原图的姿势。

【预处理器的生成图对比】

原图	Normal Midas	Normal Bae

【实操部分】

controlnet的模型选择：

预处理器：normal_bae 模型：normalbae

【本期视频的提示词】

a bouquet of flowers

【本期视频的引导图】

Part 4 MLSD的实操使用

【原理介绍】

M-LSD（移动线段检测）是一种直线检测器,曲线将被忽略。实际使用中，它可用于提取具有直边的轮廓，如室内设计、建筑物、街景、相框和纸边。

【预处理器生成图对比】

原图	M-LSD

【实操部分】

controlnet的模型选择：

预处理器：mlsd 模型：mlsd

【本期视频的提示词】

chic home office

Modern interior design

Minimalist decor

Cozy living room

【本期视频的引导图】

part 3 结尾

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