Controlnet界面参数作用

作用：控制网的核心作用是基于一些额外输入给它的信息来给扩散模型的生成提供明确的指引，通过加载外置图像用A！重新解构信息并生成对应 A能理解的定式信息，比如姿势Openpose控制点，从图片中提取ControlNet有用的额外信息，根据一些额外信息控制扩散生成定式走向，依托 ControlNet数据指导下生成图像作品。ControlNet Unit可在设置中增加

控制按钮

按钮顺序：创建画布、开启/关闭摄像头、水平翻转摄像头画面、将controlnet图片尺寸发送到生图

启用：是否启用Controlnet
低显存模式：对低显存机器进行配置的优化
完美像素模式：让Controlnet自行决定预处理图片的分辨率，优化处理结果
允许预览：在右侧显示预览

预处理器/模型

预处理器：将图片转换为数据图
模型：将数据图转化为最终结果

Control Type 控制类型

Canny(硬边缘)：获取图片基本轮廓，一种边缘监测算法，作用是将图片的边缘提取出来，类似线稿，倾向点状结构。
Depth(深度)：获取图片近景和远景关系，生成有景深的信息图，颜色越浅，离镜头越近；颜色越深，离镜头越远。

Depth leres(Leres景深图估算)
Depth leres++(Leres景深图估算++)相对细致
Depth_midad(MiDaS深度图估算)适合计算前景
Depth_zoe(ZoE深度图估算)适合计算前后景

remove near：去除前景内容
remove background：去除背景内容

Normal(法线贴图)：获取图片凹凸信息，适合需要近景保留更多细节

invert：白底黑线反色

lineart_anime：动漫线稿提取
lineartanime donoise：动漫线稿提取-去噪
lineart_coarse：粗略线稿提取
lineart_ realistic：写实线稿提取
lineart_standard：标准线稿提取-白底黑线反色

Canny Low Threshold低阈值：增加或减少数据图的范围
Canny High Threshold高阈值 ：增加或减少数据图的范围

MLSD：提取目标图中存在的直线数据信息，并通过直线对生成图进行控制。适合室内。

MLSD Value Threshold：MLSD数值阈值，用来对线条的强弱进行调整。范围0.01-2
MLSD Distance Threshold ：MLSD距离阈值，用来调整图片中的短线/杂线。（范围0.01-20)

Softedge(软化边缘)：对目标图，进行软化边缘的线条提取(比较适合做头发的线条提取)。

Softedge_Hed(HED 软边缘检测）：细节更多
SoftEdge HEDSafe（软边缘检测-保守HED算法）：保守HED算法
SoftEdge PiDiNet(软边缘检测-PiDiNet算法） 更合理
SoftEdge_PiDiNetSafe(软边缘检测-保守PiDiNet算法）：保守PiDiNet算法
Scribble涂鸦：将线条/图片处理成，Al认知的黑底白线的特征数据图。
HED：Scribble_hed(涂鸦-合成），细节处理。
PiDiNet： Scribble_PiDiNet(涂鸦-手绘），更统一更完整。
Xdog：Scribble_xdog(涂鸦 -强化边缘），数值越小细节越多。

XDoG Threshold：Xdog Threshold 阈值处理（取值范围1-64）

Segmentation（语义分割）：对图片物体用颜色对图片进行区域分割。

seg_ofade20k：语义分割-OneFormer算法-ADE20k协议
seg ofcoco：语义分-OneFormer算法-coco协议
seg_ ufade20k：语义分割-UniFormer算法-ADE20k协议

ade20k：同时识别150种物体， coco：同时可识别132种物体，Ade20k细节好 Coco整体性高

tile：细节加强预处理器，可以增强/重绘图片细节的预处理器。常见用法，模糊变清晰、图片增加细节、修复风格、修改局部内容
brightness模型光影（光源控制模型）：用黑白图片的明暗对比，控制图片中光源信息。（需要前提：扣出主体——黑白化图片——加光源）