【上】让AI绘图从玩具变成生产利器的插件——ControlNet
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【上】让AI绘图从玩具变成生产利器的插件——ControlNet
【上】让AI绘图从玩具变成生产利器的插件——ControlNet
本文作者：vigor twitter：@cryptocake777 公众号：AI兔子洞
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今天给大家介绍一款Stable Diffusion的插件——ControlNet，它将突破大家的认知，不再认为AI绘图只是一个过家家的玩具，这款插件的存在让AI绘图完成生产力的蜕变，成为真正的生产利器。
相信有些小伙伴在学习了我前几期关于Stable Diffusion的教程后（往期教程最下可查看），都开始慢慢上手并且尝试进行绘图创作了，但是发现无论自己再怎么调整，出来的效果图似乎都不尽人意，无论是图片内容还是画风效果都无法达到自己的预期，那么当你学了今天这篇关于ControlNet的讲解，你就会发现原来在AI绘图中，对人物进行样貌姿势的调整，和对背景进行画风要素的变更，都是如此的简单顺手。
【上篇】中我们先不讲原理和使用，我们直接上图看看效果，让大家直接感受一下ControlNet的强大之处。
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首先让我们先记住这张示例图原来的样子（AI绘制），接下来我们会用ControlNet的九种模型来对这张图进行处理，从而查看处理前后的效果对比
图片要素（健身房场景、欧美女性、运动背心、运动短裤、长发、背景有窗、灯光效果）
一、Canny:边缘检测(Canny edge detection)
简介：可将图片的细节通过线稿的方式表现出来（图一），并在线稿的基础上进行重新绘图；
特点：可保留人物主体的衣服褶皱和肢体动作等细节，但背景也会跟着保留，多用在3d转2d的场景中，也可用于手绘稿的绘图中；
效果：图二没有使用canny情况下，人物姿势发生了变化；图三，开启canny并加入水墨画lora后，保留了人物主体动作和背景的大致结构。
二、HED边缘检测(soft HED edge detection,保留细节)
定义：同样是线稿类型，保留图片整体的细节为线稿样式；
特点：保留主体细节的同时，还会保留主体以外的背景和光影内容，可以理解为canny的加强版，一般情况下推荐使用HED；
效果：图2和图3均更换了衣服，但比起canny背景保留更为完成，还是在健身房的环境中，头顶的灯光效果依然存在。