掌握 ComfyUI 中的 ControlNet：高级 AI 图像生成的全面指南

ControlNet 是一种革命性的 AI 图像生成技术，增强了文本到图像扩散模型的能力。它通过与预训练模型（如 Stable Diffusion）集成，允许在图像创建中实现前所未有的空间控制。ControlNet 在图像生成过程中引入了空间条件，如边缘、人类姿势、深度图和分割，使用户能够以文本提示无法实现的方式引导创作。

ControlNet 的独特之处在于其独特的方法论。它在引入编码层的克隆进行训练的同时，保留了原始模型的参数。通过使用“零卷积”，ControlNet 小心地集成新的空间条件，而不干扰模型的原始能力。这种方法允许新的学习轨迹，同时保持模型的基础训练。

在 ComfyUI 中使用 ControlNet 涉及几个关键步骤：1）加载“应用 ControlNet”节点，2）连接输入，包括正向和负向条件、ControlNet 模型和预处理图像，3）调整参数，如强度、开始百分比和结束百分比，以微调 ControlNet 的影响。该过程通过在文本提示旁添加视觉指导，增强了标准的文本到图像生成。

ControlNet 中的时间步关键帧提供了对 AI 生成内容的复杂控制，特别适用于动画或动态视觉。关键参数包括 prev_timestep_kf 用于链接关键帧，cn_weights 用于微调特定特征，latent_keyframe 用于调整模型影响，mask_optional 用于将 ControlNet 的影响集中在特定区域。这些功能允许在生成过程中进行精确的时间和进度控制。

ControlNet 提供多种模型，每种模型专注于图像生成的不同方面：OpenPose 用于人类姿势检测，Tile 用于细节增强，Canny 用于边缘检测，深度模型用于推断 3D 信息，Lineart 用于风格化线条绘图，Scribbles 用于草图效果，分割用于物体分类等。每个模型在引导图像生成过程中发挥特定作用，允许多样的创意应用。

ControlNet 可以应用于各种创意场景。例如，使用 OpenPose 模型精确控制生成图像中的人类形象，应用深度模型创建 3D 效果，或利用分割模型对图像中特定物体进行有针对性的编辑。尝试不同模型并结合多个 ControlNet 可以产生独特且高度控制的图像输出。选择适当的预处理器并调整强度和时间等参数以实现所需结果非常重要。

ControlNet 代表了 AI 驱动的图像生成的重大进步，提供了前所未有的控制和多样性。通过理解和有效利用 ComfyUI 中的 ControlNet，艺术家和创作者可以推动 AI 艺术的可能性，达到高度特定和创意的视觉效果。随着技术的不断发展，掌握 ControlNet 将对保持在 AI 辅助创作工作前沿至关重要。