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在AI图像生成领域，Stable Diffusion的ControlNet插件以其强大的控制能力脱颖而出。本文将深入解析ControlNet的核心功能，并结合参考风格的应用实践，帮助读者掌握这一工具，解锁更精准、更具创意的图像生成体验。
ControlNet：最强控制插件 ControlNet作为Stable
Diffusion的插件，以其强大的控制能力而闻名。它允许用户在生成图像的过程中，精确控制图像的细节、风格和整体效果。无论是调整图像的色调、 对比度 ，还是改变图像的风格，ControlNet都能轻松应对。
因为AI生成人物往往是带有随机性的，每次生成都会有一些不可控的区别，所以一直以来，设计师们都想解决生成人物能保持统一这个问题。
自从ControlNet1.1.17的版本升级之后，作者更新了一个新的预处理器——reference。这个预处理器最大的作用，就是通过一张给定的参考图可以延续出一系列相似的图，这样就为我们给同一个角色生成系列图提供了可能，接下来让我们一起来看看它是怎么使用的。
使用方法
首先我们进入文生图，填写一段提示词。如下：(杰作，最好的质量)，一头白发的女孩坐在绿植和鲜花的田野里，温暖的灯光，模糊的前景。
设置一下常规参数，先生成一张图。
接下来，我们想用这个人物作为主角生成一系列其他的图。将图片拖入到ControlNet中，预处理器选择reference
only，控制模型一定要选择“均衡”。保真度数值越高，对图片的参考就越强，我们先设置为1看看。
可以看到，在没有明确指向性提示词的情况下，人物形象保持了一致，但是她的表情、动作、服装产生了随机的不同程度的变化。
我们可以试着通过添加关键词的方式来给人物换装，比如添加“红裙子”。
同时更改服装和表情，比如添加“黑色校服、哭泣”。
同时更改动作和表情，比如添加“抱手、生气”。
同时更改姿态，环境和表情，比如添加“在花丛中奔跑、开心”。
添加“红色棒球帽，时尚卫衣，在商场逛街”。
通过一系列测试，可以发现这个功能可以让我们在绘制系列插画、漫画、小说插图等等工作时，能保持主角形象的统一，也能根据情况做实时的调整，如果后期再配合lora，潜力可以想象是非常大的。
其他应用
我们还可以测试一些有趣的东西，比如拿一些完全不相干的图片来做参考，看看会发生什么。
还是使用刚才女孩坐在草地上的提示词不变，但是参考图片换成一筐草莓。
得到了和刚才那张图比较接近的色调，说明这个风格参考也可以作为一种滤镜功能使用。找到喜欢的图片色调，就能直接参考出来。
如果使用蒙娜丽莎作为参考，会得到什么效果呢？
世界名画诞生了，而且似乎是连画风也进行了参考，甚至脸庞也有点像了，可能是我把参考值拉满了的原因。
再尝试参考一下梵高的星空，很好奇这种特别强烈的绘画风格参考出来是什么样的。
当当， 图像生成 ！
色调、笔触还挺有那个味道的，而且像素越低，感觉越像是什么回事。
最后，我们再使用reference进行一下扩图。将上面这张图发送到图生图，调整尺寸，用较小的重绘幅度，得到下面这张图片。
进行局部重绘，将两边区域图上蒙版。
正向提示词改为“长满鲜花和植物的田野”，来描述背景的内容。
ControlNet继续使用星空来控制参考风格。
这样背景就扩充好了，效果还是不错的。
借用这个思路，我们还可以尝试通过多个ControlNet通道的结合，来实现绘图的风格控制。
比如，我们接下来要给这张线稿上色。
然后风格参考这张水彩的插画。
两个通道分别如下设置：一个采用lineart_anime做预处理器；另一个用reference_only做参考风格。提示词为：一个女孩，头像，水彩。
点击生成，我们就通过参考风格绘制好了这张线稿上色。这张的模型使用的是有名的二次元模型“AnythingV5V3_v5PrtRE”。
使用不同的模型和参数设置也会产生不用的效果，比如这张更换了大模型“colorBoxModel_colorBOX”，色彩更鲜明一些。
这张还是使用的“AnythingV5V3_v5PrtRE”模型，并额外添加了“Moxin”Lora，水墨风格化更明显了。
好了，以上就是ControlNet插件当中reference参考预处理器的介绍，更多的用法大家可以自己去发掘，玩得开心。
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文章来源于互联网:【Stable Diffusion】深度解析ControlNet：最强控制插件与参考风格应用指南
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