一、介绍

在上一篇
《AI - stable-diffusion(AI 绘画)的搭建与使用》 中， 介绍了 SD 的环境搭建与使用，搭配各种特色模型文件，SD 的文生图功能就可以根据我们输入的提示词（Prompt），绘制出各种各样的精美图片。但是，在深度使用之后你会发现，想让 AI 绘制出自己满意的图片并不容易，甚至多次调整提示词（Prompt）也生成不出来我们想要的画面。

注：后续文中提到的 SD 代指 stable-diffusion 或 stable-diffusion-webui。

这时你需要一个大杀器 ControlNet，SD 搭配上 ControlNet 之后，就可以做到精准控图了，先来看看几个 ControlNet 能做到的效果：

• ControlNet 官方仓库：https://github.com/lllyasviel/ControlNet

二、安装

跟 SD 一样，ControlNet 官方仓库不适合新手直接使用，我们可以安装 stable-diffusion-webui 的一个插件（sd-webui-controlnet）来使用 ControlNet，这是插件的 github 地址：

• https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet

1、安装插件

安装这个插件很简单，在 webui 页面上找到 Extensions -> Install from URL，输入插件的 git 地址 https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git，点击 Install 即可：

等待 loading 结束后，页面底部会出现 Installed into xxx. Use Installed tab to restart. 提示，这时再依次找到 Extensions -> Installed -> Apply and restart UI 重启 webui：

重启完成后，就可以在 txt2img 和 img2img 中看到会多出来一个 ControlNet 选项，这样插件就安装完成了：

2、安装模型

sd-webui-controlnet 插件安装完成之后，还需要配置一下 ControlNet 的专属模型（注意：不要跟 SD 的模型搞混了）。在此之前，先来了解一下 ControlNet 的绘画流程：

1. 用户提供一张参考图，ControlNet 根据指定的模式对参考图进行预处理，得到一张新图，作为另一张参考图。
2. 根据提示词（Prompt），结合前面的（1 张 或 2 张）参考图，进行图像绘制。

上述流程的两个阶段，对应用到的模型有两种，以下是它们的下载地址：

1. 预处理器模型（annotator）：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/annotator/ckpts
2. 预训练模型（models）：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models

注：预训练模型（裁剪过的 models）：https://huggingface.co/webui/ControlNet-modules-safetensors/tree/main

打开预处理器模型（annotator）网址，将需要用到的模型下载下来后，保存到插件的 annotator 目录下：

注意：预处理器模型需按分类目录存放，例如 body_pose_model.pth 和 hand_pose_model.pth 应保存到 openpose 目录；而 upernet_global_small.pth 则是保存到 uniformer 目录；其他模型文件可根据关键字，找到对应存放目录。

插件的 annotator 目录：stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\annotator。

打开预训练模型（models）网址，将需要用到的模型下载下来后，保存到插件的 models 目录下：

注意：这步别急着动手，下面有体积更小的模型。⚠️⚠️⚠️

插件的 models 目录：stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models。

ControlNet 官方存放在 huggingface 上的预训练模型文件一个个都是 5 个 G 起步，这是因为它们内部都包含了 SD 那个将近 4 个 G 的 v1-5-pruned-emaonly 模型，这在 stable-diffusion-webui 环境下是没必要的，这时我们可以使用专门裁剪过的预训练模型文件，体积会少很多：

• 预训练模型（裁剪过的 models）：https://huggingface.co/webui/ControlNet-modules-safetensors/tree/main

注：一般把所有 control_xxx.safetensors 文件下载下来保存到本地 models 目录下即可，如果你觉得模型文件太多，磁盘空间占用太大，也可以按需下载。

三、使用

sd-webui-controlnet 插件和模型文件（预处理器模型、预训练模型）都安装完成之后，再重启一次 webui 就可以正常使用 ControlNet 功能了。

1、人体姿势（Human Pose）

根据 civitai 网站上的 Deliberate 模型案例，生成一张牛奶工的图片：

现在我们希望 AI 绘制出来的牛奶工他是坐着的，这时，就可以用上 ControlNet 选项了。展开 ControlNet 选项之后，把 Enable 勾上使其生效，之后，指定 openpose 所需的预处理器模型（Preprocessor）和预训练库模型（Model）：

注：如果你使用的是 8G 以下显存（或者想获取更大的批量大小），可以把 Low VRAM 勾上。
https://github.com/lllyasviel/ControlNet/blob/main/docs/low_vram.md

ControlNet 选项配置完成后，其它保持不变，点击 “Generate” 按钮重新生成，这时绘制出来的牛奶工的姿势就跟我们提供的参考图基本一致了：

注：图中牛奶工的小腿摆向与骨架图中的小腿摆向不符，不过整体效果已经很不错了，相信后续 ControlNet 能优化好这一点。

你也可以看到，SD 同时还生成出了一张骨架图，这骨架图是在 ControlNet 的预处理阶段生成的。而且 openpose 主要依据的参考图就是这张骨架图，也就是说，当我们手上有现成的骨架图时，完全可以直接将骨架图作为参考图，跳过预处理阶段（设为 “none”），直接进入绘图阶段。有兴趣的可以动手试试，效果是一样的：

2、重新着色和风格化（Canny Edge、HED Boundary）

如果你希望对现有的图片重新着色或换一种风格，可以使用 ControlNet 以下两个模型，它们的主要区别是边缘检测算法不同：

• Canny Edge 模型：采用 Canny 边缘检测算法
• HED Boundary 模型：采用 HED(Holistically-Nested Network) 边缘检测算法

下面我们就分别采用这两种模型来试试，这是 Canny Edge 模型：

这是 HED Boundary 模型：

可以直观看到，两种模型生成的 边缘检测图 不同，从而最终绘制出来的图片细节上也有差别（注意看小女孩头发上的 3 个反光点），至于哪个更好，看个人感觉吧，我觉得 HED Boundary 模型好一点。关于这两种边缘检测算法的说明，可以查看以下文章了解：

• 边缘检测的三种算法介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35694372
• 边缘检测之 HED：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43600043

3、草图绘制（Scribbles）

使用 Scribbles 模型，可以根据草图（涂鸦）绘制出精美的图片，对于那些没有学过美术或者没有绘画天赋的人来说，简直太棒了。

提示词（Prompt）：hot air balloon

如果你懒得自己画草图，也可以将一张现成的作品交给 ControlNet，由它帮你画，注意，此时的预处理器模型换成了 fake_scribble（从成品图中提取出草图），而预训练模型还是 control_scribble-fp16（根据草图绘制作品）：

注：这里是我唯一一处勾选了 Low VRAM 的地方，因为在进行提取草图的预处理阶段，控制台报了显存不足的错误，此时草图也就没能提取成功，勾选 Low VRAM 之后，一切就正常了。

4、建筑物绘制（M-LSD Lines）

如果你希望是对建筑物进行重新上色和风格化，可以使用 M-LSD 模型：

5、语义分割绘制（Semantic Segmentation）

Semantic Segmentation 语义分割是一种深度学习算法，重点关注 语义 一词，这种算法将一个标签或类别与图像联系起来，被用来识别形成不同类别的像素集合。这么说有点抽象，我们先直接使用这个模型，看会生成出什么东西：

注意：如果语义分割图没有生成出来，请查看控制台是否有报错，另外，检查一下 upernet_global_small.pth 是否有保存到 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\uniformer 目录。因为 SD 自己也有一个 models\uniformer 目录，如果你前面没有手动放置好 upernet_global_small.pth 模型文件，那么在用到 Semantic Segmentation 模型时，SD 会自动帮你下载一个到它自己的 models\uniformer 目录，这是个大坑，不过还好，这种情况控制台会报错，可以排查到这个问题。

可以看到，预处理阶段生成了一张花花绿绿的图片，这就是语义分割图，这图中的每一种颜色都代表了一类物品，比如紫色（#cc05ff）代表床（bed），橙黄色（#ffc207）代表垫子（cushion），金黄色（#e0ff08）代表台灯（lamp）， ControlNet 的 Semantic Segmentation 模型使用的是 ADE20K 协议，这些颜色值都可以在下面网址中找到对应的含义：

• https://docs.google.com/spreadsheets/d/1se8YEtb2detS7OuPE86fXGyD269pMycAWe2mtKUj2W8/edit#gid=0
• https://www.researchgate.net/figure/Semantic-labels-of-ADE20K-data-set-in-BGR-format_fig2_339839515
• https://github.com/CSAILVision/sceneparsing/tree/master/visualizationCode/color150

既然如此，那我们可以反向操作，修改某个物品的颜色，替换最终生成出来的图中的某样物品，比如把台灯（#e0ff08）换成花（#ff0000）：

注：跟 openpose 直接提供骨架图一样，这里我们直接提供了语义分割图，所以预处理器选择 “none”。另外，注意此处我固定了 Seed 的值，这样最终生成出来的图片能跟上面的例子保持基本一致。

可以看到，最终绘制出来的图中，床边的台灯被替换成了花。

6、三维制图（Depth、Normal Map）

如果你希望能对图中 3D 物体比较细致的把控，可以使用 ControlNet 提供的以下 2 种模型：

• Depth 模型：从原图中提取深度图，能较好的掌握复杂的三维结构层次，并将其复现。
• Normal Map 模型：从原图中提取 3D 物体的法线向量，绘制的新图与原图的光影效果完全相同。

下面我们就使用相同提示词（Plaster statue of Abraham Lincoln），分别采用这两种模型来试试，这是 Depth 模型：

这是 Normal Map 模型：

相比于 Depth 模型，Normal Map 模型能更好的保留几何形状，并且有更多的细节信息，注意看男人头发的形状。

注：建议 Depth 模型用于 3D 场景，Normal Map 模型用于 3D 物体。

四、试验特性

我们先明确一点，提示词（Prompt、Negative Prompt）是使用 SD 必不可少的一环，你需要对最终生成的图片进行描述，才能让 SD 更准确的绘制出你要的图片效果，而 ControlNet 只是以 SD 为基础的功能扩展（更好的控制图片的生成，辅助性的），不是单独的程序。目前 ControlNet 有 2 个强大但还处于试验阶段的功能，分别是：

• Guess Mode：猜测模式（或者叫 non-prompt mode）
• Multiple ControlNets：多个 ControlNet

ControlNet 的 Guess Mode（猜测模式）的主要作用就是根据提供的参考图猜测你可能要使用的内容映射（深度？边缘？涂鸦？），即使在你不提供任何提示词（Prompt、Negative Prompt）的情况下，也能进行准确猜测。但实际测试的结果，并没有官方说的那么强（可能是我使用方法不对吧~），这里就有不多介绍了，感兴趣的可以阅读下官方介绍和案例：

• Guess Mode 介绍：https://github.com/lllyasviel/ControlNet#guess-mode–non-prompt-mode

下面主要来介绍 Multiple ControlNets，在搞懂它之前，我们先将该功能开启准备好。在 Settings 页面中，找到 ControlNet 分类，指定 Multi ControlNet 的个数（默认为 1），点击 Apply settings 保存配置，最后还得重启一次 webui：

注：最多可以开启 10 个，根据情况调整即可。

重启之后，再回到 txt2img 查看 ControlNet 选项，可以看到现在 ControlNet 选项中有 2 个 ControlNet Model 子页面了：

顾名思义，Multiple ControlNets 就是开启多个 ControlNet，而 ControlNet 是可组合的，当多个 ControlNet 组合使用时，就可以对 SD 进行多条件控制，将多个 ControlNet 的产物，结合提示词（Prompt）绘制出图片，简单理解的话，就是多图合成。现在，我在没有使用 Multiple ControlNets 的情况下，让 AI 绘制一张宇航员在彩色科幻山太空场景中的图片，效果如下：

提示词：astronaut in colorful scifi mountain space scene

看起来一切都很完美，但是呢，如果我想控制整个构图，比如背景轮廓（山体、地面、月亮等等），以及宇航员的姿态位置的话，应该怎么办呢？根据前面列举出来的所有 ControlNet 模型效果可知，背景轮廓可以使用 Depth 模型，能根据提供的背景参考图进行三维结构的复刻并重新着色风格化，而宇航员的姿态则可以使用 openpose 模型进行控制。前面的所有案例，都是单个 ControlNet 模型的使用，而现在，这里就可以使用 Multiple ControlNets 组合多个 ControlNet 模型来控图了。先来配置第 1 个 ControlNet，用来控制背景的 Depth 模型：

注：如果手上有现成的深度图，那么可以跳过预处理阶段（Preprocessor 配置为 “none”），缩短时间。另外，注意这个 Weight 值我调整为 0.35 了，因为如果使用默认值 1 的话，与下面宇航员姿态的权重相当，最终生成的图片里宇航员的姿态不可控。

再来配置第 2 个 ControlNet，用来控制宇航员姿态的 openpose 模型：

注：这个骨架图使用了 openpose-editor 插件制作，也是一个 SD 插件，安装步骤参考本文中 sd-webui-controlnet 插件的安装流程，除了 git 地址不同，其他都一样。

https://github.com/fkunn1326/openpose-editor

这时再使用相同的提示词，点击 “Generate” 按钮，最终生成出来的图片效果如下：