Black Forest Labs выпускает открытую версию FLUX.1 Krea [dev] с нативной поддержкой ComfyUI
31.07.2025
Полное руководство по использованию Depth ControlNet с SD1.5 в ComfyUI
Введение в SD1.5 Depth ControlNet
Depth ControlNet — это специализированная модель ControlNet, предназначенная для управления глубиной и пространственной структурой изображения. Анализируя информацию о глубине на входном изображении, она помогает искусственному интеллекту сохранять правильные пространственные отношения и перспективу при генерации новых изображений. Эта модель особенно полезна для интерьерного дизайна, архитектурных проектов и реконструкции сцен, так как позволяет точно понимать и сохранять глубину пространства.
В этом руководстве рассматривается использование и основные приёмы работы с Depth ControlNet для SD1.5. Другие версии и типы моделей ControlNet будут рассмотрены в будущих материалах.
Основные особенности Depth ControlNet
- Пространственное управление: Точное управление глубиной и перспективой на изображении
- Реконструкция сцен: Сохраняет исходную планировку пространства при изменении стиля и содержимого
- Дизайн интерьера: Особенно подходит для редизайна интерьеров и смены стиля помещений
- Архитектурная визуализация: Эффективна для 3D-визуализации архитектурных и интерьерных проектов
- Демонстрация продуктов: Идеальна для создания презентаций товаров с выраженной глубиной
- Планирование сцен: Помогает в ландшафтном дизайне и визуализации градостроительных решений
Подготовка рабочего процесса (workflow) SD1.5 Depth ControlNet
1. Установка необходимых плагинов
В базовой версии ComfyUI отсутствует препроцессор для создания карты глубины, поэтому сначала потребуется установить соответствующий плагин. Для генерации карты глубины в этом руководстве используется плагин ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors.
Рекомендуем устанавливать плагины через ComfyUI Manager. Подробную инструкцию по установке плагинов смотрите в руководстве по установке пользовательских узлов ComfyUI
В последней версии ComfyUI Desktop ComfyUI Manager уже установлен по умолчанию
Способ 1: Через ComfyUI Manager (рекомендуется)
- Сначала установите ComfyUI Manager
- В менеджере найдите и установите “ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors”
Способ 2: Установка через Git
- Откройте командную строку и перейдите в папку custom_nodes вашего ComfyUI
- Выполните следующие команды:
git clone https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux
cd comfyui_controlnet_aux
pip install -r requirements.txt
Примечание: Перезапустите ComfyUI после установки плагинов
Способ 3: Ручная установка (не рекомендуется)
- Перейдите по ссылке https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux
- Скачайте ZIP-архив репозитория
- Извлеките файлы и скопируйте их в папку
ComfyUI/custom_nodes/
2. Скачивание необходимых моделей
Вам потребуется установить следующие модели:
Тип модели | Файл модели | Ссылка для скачивания |
---|---|---|
Базовая модель SD1.5 | dreamshaper_8.safetensors | Civitai |
Модель Depth ControlNet | control_v11f1p_sd15_depth.pth | Hugging Face |
Модель VAE (необязательно) | vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors | Hugging Face |
Вы можете использовать любую модель SD1.5, которая у вас есть, однако в этом руководстве в качестве примера используется dreamshaper_8. Для задач интерьерного дизайна и схожих применений рекомендуется выбирать модели, специально оптимизированные для интерьеров или архитектурных проектов.
2.2 Структура размещения файлов моделей
Разместите файлы моделей согласно следующей структуре:
📁ComfyUI
├── 📁models
│ ├── 📁checkpoints
│ │ └── 📁SD1.5
│ │ └── dreamshaper_8.safetensors
│ ├── 📁controlnet
│ │ └── 📁SD1.5
│ │ └── control_v11f1p_sd15_depth.pth
│ └── 📁vae
│ └── vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
3. Файлы workflow
Дизайн интерьеров — одно из самых популярных применений Depth ControlNet. С помощью управления по информации о глубине можно сохранить исходную планировку пространства, полностью изменив стиль и атмосферу интерьера.
Вот пример преобразования традиционной гостиной в киберпанк-стиль:
Руководство по workflow SD1.5 Depth ControlNet
Основные компоненты
В этом workflow используются следующие ключевые узлы:
- LoadImage: Загружает исходное изображение
- Zoe-DepthMapPreprocessor: Генерирует карту глубины, предоставляется плагином ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors
- resolution: Управляет разрешением карты глубины, влияет на уровень детализации:
- Более высокое разрешение (например, 768, 1024):
- Плюсы: Больше деталей, лучше подходит для сложных интерьеров и архитектуры
- Минусы: Медленнее работает, выше расход видеопамяти
- Применение: Детализированный интерьер, архитектурные детали
- Более низкое разрешение (например, 384, 512):
- Плюсы: Быстрее обработка, меньше расход видеопамяти
- Минусы: Может теряться часть деталей
- Применение: Быстрые предпросмотры, простые сцены
- Рекомендуемые значения:
- Обычные сцены: 512 — оптимальный баланс
- Для высокой детализации: 768 и выше
- Для тестов: 384
- Более высокое разрешение (например, 768, 1024):
- Использует алгоритм оценки глубины Zoe для получения качественных depth-карт
- Особенно хорошо подходит для интерьеров и архитектурных сцен
- Можно просмотреть сгенерированную карту глубины через узел PreviewImage
- resolution: Управляет разрешением карты глубины, влияет на уровень детализации:
Совет: Для тестов и настройки начните с низкого разрешения, для финального результата увеличьте разрешение
Совет: Zoe-DepthMapPreprocessor — один из лучших генераторов depth-карт для архитектурных и интерьерных сцен, хорошо справляется со сложными пространственными структурами и деталями
Описание узлов workflow
Основные связи между узлами:
-
Блок ввода:
- LoadImage → Zoe-DepthMapPreprocessor → PreviewImage (для предпросмотра карты глубины)
- LoadImage → Zoe-DepthMapPreprocessor → ControlNetApplyAdvanced
-
Блок загрузки моделей:
- CheckpointLoaderSimple (загружает базовую модель)
- ControlNetLoader (загружает Depth ControlNet)
-
Блок обработки промптов:
- CLIPTextEncode (положительный промпт)
- CLIPTextEncode (отрицательный промпт)
-
Блок управления генерацией:
- KSampler (управляет процессом генерации)
- VAEDecode (преобразует латентное изображение в финальное)
Советы и лучшие практики по Depth ControlNet
-
Контроль качества карты глубины
- Используйте качественные исходные изображения
- Следите за чёткой пространственной иерархией
- Избегайте слишком сложных сцен
- Учитывайте влияние освещения на карту глубины
-
Составление промптов
- Подробно описывайте пространственные отношения
- Указывайте материалы и освещение
- Отмечайте важные элементы глубины
- Используйте профессиональные термины
- Рекомендуемые ключевые слова:
- Пространство: глубина, перспектива, планировка, композиция
- Качество: профессионально, высокое качество, детализировано, реалистично
- Стиль: современный, минимализм, футуризм (по необходимости)
-
Решение проблем
- Слабое ощущение пространства: увеличьте strength
- Потеря деталей: уменьшите cfg
- Искажение структуры: увеличьте steps
- Некорректная глубина: измените разрешение
- Неподходящий стиль: оптимизируйте промпт
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
-
Почему в сгенерированных изображениях слабое ощущение пространства?
- Проверьте чёткость карты глубины
- Убедитесь в правильности значения strength
- Попробуйте увеличить steps
-
Как повысить качество изображения?
- Используйте более высокое разрешение
- Выберите подходящий сэмплер
- Оптимизируйте промпт
-
Как ускорить генерацию?
- Понизьте разрешение
- Используйте более быстрый сэмплер
- Уменьшите steps
-
Как сохранить исходную планировку?
- Увеличьте strength
- Оставьте end_percent равным 1
- Используйте подробные пространственные описания