ControlNet 安装和使用

学习在 ComfyUI 中安装和使用 ControlNet 模型。

什么是 ControlNet

ControlNet 是一种神经网络模型，可以根据额外的条件输入（如边缘图、深度图、姿态等）来控制图像生成。

安装 ControlNet 模型

1. 下载模型

SD1.5 版本

模型	用途	下载
control_v11p_sd15_canny	边缘检测	HuggingFace / 魔搭社区ModelScope
control_v11p_sd15_depth	深度图	同上
control_v11p_sd15_openpose	姿态	同上

SDXL 版本

模型	用途	下载
diffusers_xl_canny	边缘	HuggingFace / 魔搭社区ModelScope

2. 安装位置

将模型文件放入：

ComfyUI/models/controlnet/

3. 重启 ComfyUI

预处理节点

Canny 边缘检测

Load Image → Canny → ControlNet Apply

参数：

• low_threshold: 100-150
• high_threshold: 200-250

Depth Map (深度图)

Load Image → MiDaS/Depth Anything → ControlNet Apply

需要安装：

• comfyui_controlnet_aux
• 深度估计模型

OpenPose (姿态)

Load Image → OpenPose Detect → ControlNet Apply

使用 ControlNet

基础工作流

┌─────────────────┐
│ Checkpoint      │── MODEL → KSampler
└─────────────────┘            ↑
                               ↓
┌─────────────────┐     ┌──────────────┐
│ Load Image      │→预处理→ ControlNet  │──CONDITIONING
└─────────────────┘     └──────────────┘

Apply ControlNet 节点

输入	说明
positive	正向条件
negative	负向条件
control_net	ControlNet 模型
image	预处理后的图像

参数	说明	推荐值
strength	控制强度	0.5-1.0

strength 参数

值	效果
0.3-0.5	轻微引导
0.6-0.8	中等控制
0.9-1.2	强控制

常见 ControlNet 类型

类型	检测内容	适用场景
Canny	边缘	线稿上色、轮廓控制
Depth	深度	空间结构
Pose	姿态	动作控制
MLSD	直线	建筑、室内
Scribble	涂鸦	手绘转换

多 ControlNet 组合

工作流

Image A → Canny → ControlNet 1 ─┐
                                 ↓
Image B → Depth → ControlNet 2 ─┼→ ConditioningCombine → KSampler
                                 │
Image C → Pose  → ControlNet 3 ─┘

权重调整

ControlNet	strength
Canny	0.8
Depth	0.6
Pose	0.7

常见问题

Q: ControlNet 不生效

A: 检查控制图像是否正确连接，strength 是否合适。

Q: 结果僵硬

A: 降低 strength，使用更高采样步数。

Q: 预处理不准确

A: 调整预处理参数，或使用更好的参考图。

下一步

• Canny ControlNet - 详细教程
• Depth ControlNet - 深度控制
• OpenPose ControlNet - 姿态控制