Apply ControlNet
Эта документация предназначена для оригинального узла Apply ControlNet(Advanced). Самый ранний узел Apply ControlNet был переименован в Apply ControlNet(Old). Хотя вы все еще можете видеть узел Apply ControlNet(Old) во многих папках рабочих процессов, которые вы загружаете с comfyui.org по причинам совместимости, вы больше не можете найти узел Apply ControlNet(Old) через поиск или список узлов. Пожалуйста, используйте узел Apply ControlNet вместо этого.
Этот узел применяет ControlNet к данному изображению и кондиционированию, настраивая атрибуты изображения на основе параметров контрольной сети и указанной силы, таких как Depth, OpenPose, Canny, HED и т.д.
Документация
- Имя класса:
ControlNetApply - Категория:
conditioning - Выходной узел:
False
Использование controlNet требует предварительной обработки входных изображений. Поскольку начальные узлы ComfyUI не поставляются с препроцессорами и моделями controlNet, пожалуйста, сначала установите препроцессоры ContrlNet скачать препроцессоры здесь и соответствующие модели controlNet.
Типы входных данных
| Параметр | Тип данных | Функция |
|---|---|---|
positive | CONDITIONING | Положительные данные кондиционирования, от CLIP Text Encoder или других входов кондиционирования |
negative | CONDITIONING | Отрицательные данные кондиционирования, от CLIP Text Encoder или других входов кондиционирования |
control_net | CONTROL_NET | Модель controlNet для применения, обычно ввод от ControlNet Loader |
image | IMAGE | Изображение для применения controlNet, должно быть обработано препроцессором |
vae | VAE | Ввод модели VAE |
strength | FLOAT | Контролирует силу настроек сети, диапазон значений 0 |
start_percent | FLOAT | Значение 0.000~1.000, определяет, когда начать применять controlNet в процентах, например, 0.2 означает, что руководство ControlNet начнет влиять на генерацию изображения на 20% процесса диффузии |
end_percent | FLOAT | Значение 0.000~1.000, определяет, когда остановить применение controlNet в процентах, например, 0.8 означает, что руководство ControlNet перестанет влиять на генерацию изображения на 80% процесса диффузии |
Типы выходных данных
| Параметр | Тип данных | Функция |
|---|---|---|
positive | CONDITIONING | Положительные данные кондиционирования, обработанные ControlNet, могут быть выведены к следующим узлам ControlNet или K Sampler |
negative | CONDITIONING | Отрицательные данные кондиционирования, обработанные ControlNet, могут быть выведены к следующим узлам ControlNet или K Sampler |
Если вы хотите использовать модели стиля T2IAdaptor, пожалуйста, используйте узел Apply Style Model вместо этого
Примеры использования ComfyUI ControlNet
Посетите следующие страницы для примеров:
- Пример использования ComfyUI OpenPose ControlNet
- Пример использования ComfyUI Depth ControlNet
- Пример использования ComfyUI Canny ControlNet
- Пример использования ComfyUI Multi ControlNet
Связанные ресурсы
- Ресурсы моделей: Скачать ресурсы моделей controlNet
- Плагин препроцессора: ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors
Описание узла Apply ControlNet (OLD)
Это ранняя версия узла Apply ControlNet. Опции узла были обновлены, но для совместимости, если вы загружаете рабочие процессы, использующие старую версию узла в ComfyUI, он будет отображаться как этот узел. Вы можете переключиться на новый узел Apply ControlNet.
Типы входных данных Apply ControlNet (OLD)
| Параметр | Тип данных | Функция |
|---|---|---|
conditioning | CONDITIONING | Данные кондиционирования от CLIP Text Encoder или других входов кондиционирования (таких как ввод от другого узла кондиционирования) |
control_net | CONTROL_NET | Модель controlNet для применения, обычно ввод от ControlNet Loader |
image | IMAGE | Изображение для применения controlNet, должно быть обработано препроцессором |
strength | FLOAT | Контролирует силу настроек сети, диапазон значений 0 |
Типы выходных данных Apply ControlNet (OLD)
| Параметр | Тип данных | Функция |
|---|---|---|
conditioning | CONDITIONING | Данные кондиционирования, обработанные ControlNet, могут быть выведены к следующим узлам ControlNet или K Sampler |