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ComfyUI 教程ComfyUI 进阶教程1.1 SD1.5 Canny ControlNet

ComfyUI 中如何使用 Canny ControlNet SD1.5 模型 - 完整指南

SD1.5 Canny ControlNet 简介

SD1.5 Canny ControlNet Canny ControlNet 是 ControlNet 模型中最常用的一种。它使用 Canny 边缘检测算法来提取图像中的边缘信息,然后利用这些边缘信息来引导 AI 生成图像。

这篇教程是关于 SD1.5 模型的 Canny ControlNet 模型的使用

其它相关内容： ControlNet 模型安装使用教程汇总篇 ControlNet 模型下载地址

Canny ControlNet 主要特点

  • 保持结构: 能够很好地保持原始图像的基本结构和轮廓
  • 灵活性强: 可以通过调整边缘检测的参数来控制引导的强度
  • 适用范围广: 适合素描、线稿、建筑设计等多种场景
  • 效果稳定: 相比其他 ControlNet 模型,Canny 的引导效果更加稳定和可预测

本篇教程准备工作

1. 更新 ComfyUI 并安装必要模型

由于部分节点使用的是新的 ComfyUI 节点，所以需要先更新 ComfyUI 到最新版本

首先需要安装以下模型:

模型类型模型文件下载地址
SD1.5 基础模型dreamshaper_8.safetensorsCivitai
Canny ControlNet 模型control_v11p_sd15_canny.pthHugging Face
VAE 模型(可选)vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensorsHugging Face

2. 模型存放位置

请按照以下结构放置模型文件:

📁ComfyUI
├── 📁models
│   ├── 📁checkpoints
│   │   └── 📁SD1.5
│   │       └── dreamshaper_8.safetensors
│   ├── 📁controlnet
│   │   └── 📁SD1.5
│   │       └── control_v11p_sd15_canny.pth
│   └── 📁vae
│       └── vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors

3. SD1.5 Canny ControlNet 工作流文件下载

保存下面的图像到本地，在载入工作流后在 LoadImage 节点中选择加载这张图片 SD1.5 Canny ControlNet Workflow

工作流说明

这个工作流主要包含以下几个部分:

  1. 模型加载部分: 加载 SD 模型、VAE 模型和 ControlNet 模型
  2. 提示词编码部分: 处理正面和负面提示词
  3. 图像处理部分: 包括图像加载和 Canny 边缘检测
  4. ControlNet 控制部分: 将边缘信息应用到生成过程
  5. 采样和保存部分: 生成最终图像并保存

关键节点说明

  1. LoadImage: 用于加载输入图片

  2. Canny: 进行边缘检测,有两个重要参数:

    • low_threshold: 低阈值,控制边缘检测的敏感度
    • high_threshold: 高阈值,控制边缘的连续性

  3. ControlNetLoader: 加载 ControlNet 模型

  4. ControlNetApplyAdvanced: 控制 ControlNet 的应用方式,包含以下重要参数:

    • strength: 控制强度
    • start_percent: 开始影响的时间点
    • end_percent: 结束影响的时间点

使用步骤

  1. 导入工作流

    • 下载本篇教程的工作流文件
    • 在 ComfyUI 中点击 “Load”，或者直接将下载后的 JSON 文件拖入 ComfyUI 中

  2. 准备输入图片

    • 准备一张你想要处理的图片
    • 使用 LoadImage 节点加载图片

  3. 调整 Canny 参数

    • low_threshold 建议范围: 0.2-0.5
    • high_threshold 建议范围: 0.5-0.8
    • 可以通过 PreviewImage 节点实时预览边缘检测效果

  4. 设置生成参数

    • 在 KSampler 节点中:
      • steps: 建议 20-30
      • cfg: 建议 7-8
      • sampler_name: 推荐使用 “dpmpp_2m”
      • scheduler: 推荐使用 “karras”

  5. 调整 ControlNet 强度

    • strength: 1.0 表示完全跟随边缘信息
    • 可以根据需要降低 strength 值来减弱控制

使用技巧和建议

  1. 边缘检测参数调整

    • 如果边缘太多: 提高 threshold 值
    • 如果边缘太少: 降低 threshold 值
    • 建议先通过 PreviewImage 预览效果

  2. 提示词编写

    • 正面提示词要详细描述你想要的风格和细节
    • 负面提示词要包含你想避免的元素
    • 提示词要与原始图片的内容相关

  3. 常见问题解决

    • 如果生成图像过于模糊: 增加 cfg 值
    • 如果边缘跟随不够: 增加 strength 值
    • 如果细节不够: 增加 steps 值

实用示例

以下是一些常见的使用场景和对应的参��设置:

  1. 线稿上色

    • low_threshold: 0.2
    • high_threshold: 0.5
    • strength: 1.0
    • steps: 25

  2. 结构重绘

    • low_threshold: 0.4
    • high_threshold: 0.7
    • strength: 0.8
    • steps: 30

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