探索【Stable-Diffusion WEBUI】的插件：ControlNet 1.1
文章目录
- （零）前言
- （一）ControlNet
- （二）ControlNet（v1.1）
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- （2.1）模型
- （2.2）新版界面
- （2.3）预处理器
- （三）偷懒
（零）前言
本篇主要提到ControlNet新版本的使用，和旧版本的变化，并偷懒参考了别人很不错的文章。
更多不断丰富的内容参考：《继续Stable-Diffusion WEBUI方方面面研究(内容索引)》
（一）ControlNet
WEBUI的插件里，ControlNet是少数几个不需要翻译的插件，因为翻译了也没意思：控制网络？
它的作用是，用模型进一步（精确）控制生成的图片内容（主要是人像，也包括建筑风景等），
可用多种算法检测已有图片的边缘，深度，身体手部姿态。或则来自涂鸦，生成新的图片。
需要精确控制图片输出时使用，参考：ControlNet｜使用教程
比如（很多控制，这里只放2个例子，简单看看吧）：
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OpenPose 姿态检测
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Canny 边缘检测
（二）ControlNet（v1.1）
目前ControlNet升级了版本变化很大，主要是多了很多预处理器，并且模型也都更新了。
我正准备写几句，突然发现openai.wiki 里更新了相关的文章，分3篇详细介绍了新版各种新模型和使用，那我就偷懒不用具体写了，参考：ControlNet｜V1.1版使用教程【上】
主要变化如下：
（2.1）模型
旧的模型放在：xxxx\SDWEBUI\models\ControlNet\目录中，8个模型文件，每个大约5.5GB左右。
新的模型放在：xxxx\SDWEBUI\extensions\sd-webui-controlnet\models\目录中，我这14个，每个1.5GB左右。
PS：旧模型配新预处理器也可以用？不过建议大家还是从openai.wiki 的文章中去下载整合的包。
因为不仅要模型，预处理器也需要在线下载一些文件，有时网速很难完成，简直是拼人品。
（2.2）新版界面
版本1.1是一个很大的升级，而且目前ControlNet继续疯狂的更新中。但基本用法和以前一样。
就是从已有的图片中，提取某种模型的特征信息，用于生成新的图片。
界面和以前稍微有区别，例子如下：
（2.3）预处理器
具体仍然看openai.wiki 里面很详细。
预处理器一大堆，这里截图展示不完，下面还有一些（翻译后更加占用垂直空间-_-）。
我粗略翻译了一下：Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.01更新）
所以我这里列表看上去大概如下：
（三）偷懒
就这样了，因为别人openai.wiki 的文章真的写的很清楚很详实了，希望详细了解就去看看呗。