ControlNet 模型
下面是我整理的 ControlNet 相关模型资源，你可以点击查看对应的不同版本的模型信息
本文汇编了适用于 Flux 生态系统的 ControlNet 模型，包括由 XLabs-AI、InstantX 和 Jasperai 开发的各种 ControlNet 模型，涵盖了边缘检测、深度图和表面法线等多种控制方法。
flux
sdxl
sd1.5
ControlNet 是什么？它的作用是什么？
ControlNet 是 Stable Diffusion 模型的一个扩展，增强了对图像生成过程的控制。它允许根据用户规格提供更精确和定制化的图像输出。
ControlNet 的功能和特点
-
增强控制
- ControlNet 提供额外的输入，如草图、遮罩或特定条件，以指导图像生成过程。这就像给艺术家一个粗略的草图，并要求他们基于此创作一幅画，同时允许他们有创造性的自由。
-
提高准确性
- 没有 ControlNet，生成的图像可能会偏离用户的期望。通过提供额外的控制信号，ControlNet 帮助模型更准确地理解用户的意图，从而生成更符合描述的图像。
-
多样化的应用
- ControlNet 可以应用于多种场景，例如协助艺术家提炼他们的创意想法，或帮助设计师快速迭代和优化设计草稿。
易于理解的类比
想象 Stable Diffusion 是一位有才华但有些不可预测的画家。它可以根据你的描述（例如，“阳光明媚的海滩场景”）创作一幅画。然而，有时画家可能会包括一些意想不到的细节，比如海滩上的一只巨大的蓝色大象。
ControlNet 就像一个细致的艺术指导，给画家提供了一个更详细的蓝图，指定了要包括什么和避免什么。例如，指导者可能会说：“海滩上不要有大象，但要包括一把伞和一些沙滩椅。”这样，画家就可以创作出一个更符合你期望的海滩场景。
有了 ControlNet，Stable Diffusion 不仅捕捉到了用户描述的精髓，而且在用户的指导下生成了更精确和预期的结果。