一、前言

在不斷發展的計算機科學和人工智能領域中，我們一直在尋找解決知識傳播穩定性的有效方法。隨著Stable Diffusion的ControlNet插件的引入，我們發現了一種具有巨大潛力的解決方案。ControlNet插件是一種創新性的工具，它可以根據預定的條件和規則，對數字網絡中的信息流進行管理和優化。在這一篇后續文章中，我們將深入探討Stable Diffusion的ControlNet插件的基本功能，以進一步了解其對知識傳播穩定性的影響。

首先，讓我們回顧一下Stable Diffusion的ControlNet插件的基本功能。作為一種先進的機器學習模型，ControlNet插件通過使用先進的算法和機器學習技術，能夠有效地管理和優化數字網絡中的信息流。它可以在各種數字平臺上進行部署，例如社交媒體、新聞媒體、以及企業內部的通信網絡等。通過使用ControlNet插件，我們可以在這些平臺上實現更高效、更受控的信息傳播。

二、CONTROLNET的基本功能介紹

（基于CONTROLNET V1.1.410 Stable Diffusion WebUI的版本）

1.啟用（Enable）

當我們需要使用ControlNet的功能時，我們需要將其勾選并啟用，我們才能開始正式使用ControlNet插件，對Stable Diffusion的AI繪畫進行進一步的控制，以獲得更好的畫面效果，以及我們想要的效果。

2.低顯存優化（Low VRAM）

低顯存模式，如果你的顯卡內存小于等于【4GB】，建議勾選此選項。

ControlNet加入Low VRAM模式的原因是為了使更多的用戶和設備能夠使用ControlNet插件，提高圖像處理效率，促進圖像處理技術的發展。

Low VRAM模式通過優化算法和內存管理技術，使ControlNet插件能夠在具有更低內存或顯存的設備上運行，同時保持較高的圖像處理性能。

對于一些具有有限內存或顯存的設備，例如一些筆記本電腦、平板電腦、嵌入式設備等，使用Low VRAM模式可以使得這些設備能夠更加流暢地運行ControlNet插件，從而實現高效的圖像處理。

此外，對于一些需要處理大量圖像數據的場景，使用Low VRAM模式也可以減少內存和顯存的使用，提高圖像處理的效率。

3.Pixel Perfect

ControlNet的Pixel Perfect功能主要是解決圖像分辨率不適配的問題。開啟此功能后，ControlNet會自動適配置頂的分辨率，而不需要用戶手動調整。這一功能在某些情況下非常有用，比如當用戶沒有提前設置好圖像分辨率時，或者需要快速批量處理圖像時。使用Pixel Perfect功能，用戶可以更加便捷地進行圖像處理，提高工作效率。

4.Allow Preview

ControlNet中的Allow Preview選項是用來啟用或禁用預覽功能的。

啟用預覽后，用戶可以在不渲染整個圖像的情況下，實時地看到ControlNet對圖像進行操作的效果。這對于在調整ControlNet的參數時非常有用，因為它可以幫助用戶更快地查看和了解ControlNet對于圖像的操作結果。例如，用戶可以在預覽中調整網絡參數以修復或修改圖像的某些特定區域，或者通過實時預覽來微調其生成的圖像效果。

如果禁用預覽，則用戶必須等待整個圖像渲染完畢才能看到結果，這可能會消耗更多的時間。因此，在大多數情況下，建議啟用預覽功能以加快工作流程并提高效率。

5.Control Type

這部分內容，我們將詳細闡述：

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【1>Canny】【2>Depth】【3>NormalMap】【4>OpenPose】【5>MLSD】【6>Lineart】【7>SoftEdge】【8>Scribble/Sketch】【9>Segmentation】【10>Shuffle】【11>Tile/Blur】【12>Inpaint】【13>InstructP2P】【14>Reference】【15>Recolor】【16>Revisoin】【17>T2l-Adapter】【18>IP-Adapter】

6.預處理器（Preprocessor）和模型(Model)

1>預處理器（Preprocessor）

在Stable Diffusion的ControlNet插件中，預處理器的主要作用是將輸入的圖片轉化為其他形式的圖片，如線框圖或深度圖等。這種轉化過程是基于預訓練的大型擴散模型的，以支持額外的輸入條件。

預處理器是ControlNet插件的重要組成部分，它能夠將輸入的原始圖片進行轉化，以便后續的模型進行處理和生成。針對不同的預處理結果圖片，使用專門針對的模型，才能達到最好的效果。例如，如果原始圖片是彩色的，預處理器可以將其轉化為灰度圖，以便后續模型能夠更好地處理圖片。

因此，預處理器的作用是將輸入數據進行必要的預處理，以滿足模型的輸入需求，并提高后續處理的精度和效果。

Stable Diffusion的ControlNet插件的預處理器作用是至關重要的，它負責對輸入數據進行必要的轉換和處理，以便ControlNet模型可以更好地理解和處理這些數據。具體來說，預處理器的主要功能包括以下幾個方面：

數據清洗：預處理器首先會清洗和整理輸入數據，以去除其中的噪聲和無關信息。這可以確保模型只處理高質量和準確的數據，從而提高模型的穩定性和準確性。

數據歸一化：預處理器會將輸入數據進行歸一化處理，使其具有統一的標準和尺度。這對于模型的穩定性和準確性至關重要，因為模型很難正確處理不同尺度和單位的輸入數據。

數據特征提取：預處理器還會利用各種算法和技術，提取輸入數據的特征。這些特征可以反映數據的本質特征和規律，幫助模型更好地理解和處理這些數據。

模型適配：最后，預處理器會根據ControlNet模型的具體需求和參數，對輸入數據進行適配和轉換。這可以確保模型能夠最好地利用這些數據進行學習和推斷，從而提高模型的性能和精度。

2>模型(Model)

Stable Diffusion的ControlNet插件的模型具有多重作用。首先，ControlNet模型是一種先進的深度學習模型，它通過學習和預測圖像中的各種元素和特征，實現了對數字網絡中信息流的優化和穩定。

其次，ControlNet模型可以用來生成高質量的圖像。它通過學習大量的圖像數據中的特征和規律，能夠將輸入的簡單線條圖或草圖轉換成具有豐富細節和紋理的高分辨率圖像。這種能力使得ControlNet模型在各種文生圖應用中具有廣泛的應用前景。

此外，ControlNet模型還具有強大的穩定性和魯棒性。它通過使用先進的算法和技術，能夠在各種不同的輸入條件和環境下，生成穩定和可靠的結果。這種穩定性和魯棒性使得ControlNet模型在處理各種復雜和多變的圖像生成任務時，具有更高的實用價值。

最后，ControlNet模型還具有高度的可擴展性和靈活性。它可以通過學習和適應各種不同的數據集和應用場景，來擴展和優化其功能和應用范圍。這種可擴展性和靈活性使得ControlNet模型在各種不同的領域和行業中都具有廣泛的應用前景。

此外，ControlNet插件的模型還具有以下作用：

提高了原圖的分辨率：ControlNet模型能夠通過學習原圖中的細節和紋理信息，生成高分辨率的圖像，從而更好地滿足高清顯示的需求。

圖像細節填充：ControlNet模型能夠利用學習到的細節信息，對圖像中的缺失區域進行填充，從而完善圖像的整體質量和表現。

關于各個【Control Type】的各個預處理器的異同這部分內容，我們將詳細闡述：

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7.【權重】、【引入引導時機】和【結束引導時機】

權重（Control Wweight）

默認值為【1】，在ControlNet中，權重是一個重要的參數，用于表示不同層之間的連接強度。權重的不同取值可以影響整個神經網絡的訓練過程和結果。

在Canny模型中，權重通常用于調整不同邊緣檢測算法之間的連接強度。例如，可以在不同的邊緣檢測層之間設置權重，以決定它們對最終檢測結果的影響程度。通過調整權重，可以優化Canny模型的邊緣檢測效果，從而得到更好的分割結果。

此外，權重還可以用于控制預處理器的處理強度。例如，在某些情況下，可能需要增強預處理器的處理效果以更好地應對復雜的圖像內容。通過增加預處理器的權重，可以增強其對圖像的影響程度，從而使Canny模型能夠更好地檢測出目標邊緣。

引入引導時機（Starting Control Step）

在ControlNet中，Canny模型中的”Starting Control Step”參數用于指定ControlNet開始參與生成圖像的步數。

具體來說，”Starting Control Step”參數是ControlNet的一個屬性，它決定了ControlNet在生成圖像的過程中從哪一步開始參與計算。這個參數可以影響圖像生成的速度和效果。

如果”Starting Control Step”參數設置得比較靠前，那么ControlNet就會從較早的階段開始參與圖像生成，這可能會使生成的圖像更加細致和精準。但是，由于ControlNet需要處理更多的數據，因此可能會降低圖像生成的速度。

相反，如果”Starting Control Step”參數設置得比較靠后，那么ControlNet就會從較晚的階段開始參與圖像生成，這可能會使生成的圖像速度更快。但是，由于ControlNet參與計算的時間較短，因此可能會影響圖像的精度和質量。

結束引導時機（Ending Control Step）

在ControlNet中，Canny模型中的”Ending Control Step”參數用于指定ControlNet結束參與生成圖像的步數。

具體來說，”Ending Control Step”參數也是ControlNet的一個屬性，它決定了ControlNet在生成圖像的過程中在哪一步結束其計算。這個參數可以影響圖像生成的速度和效果。

如果”Ending Control Step”參數設置得較大，那么ControlNet將會在更靠后的階段結束參與圖像生成，這可能會使得生成的圖像更加細致和精準。但是，由于ControlNet需要處理更多的數據，因此可能會降低圖像生成的速度。

相反，如果”Ending Control Step”參數設置得較小，那么ControlNet將會在較早的階段結束參與圖像生成，這可能會使生成的圖像速度更快。但是，由于ControlNet參與計算的時間較短，因此可能會影響圖像的精度和質量。

8.控制模式（Control Mode）

1>均衡 · 模式（Balanced）

在Stable Diffusion的ControlNet插件中，均衡模式（Balanced）是一種控制模式，它的作用是改變使用ControlNet來生成圖像時的影響因子。

在均衡模式下，ControlNet插件會根據提示詞和ControlNet之間取得一個中間值，這種模式旨在平衡提示詞和ControlNet之間的影響力。這意味著，如果提示詞的影響因子較高，那么ControlNet的生成圖像的影響力就會相對較低，反之亦然。這種平衡模式可以確保在生成圖像的過程中，提示詞和ControlNet都在一定程度上參與了生成過程，從而使得生成的圖像能夠充分體現提示詞和ControlNet的共同特征。

舉個例子，假設在一個以“貓”為主題的圖像生成任務中，使用了ControlNet插件的均衡模式。如果提示詞強調了貓的“可愛”特征，那么生成的圖像將會在某種程度上強調貓的可愛特征；而如果ControlNet在之前的訓練過程中，已經學會了生成“兇猛”的貓的特征，那么生成的圖像將會在某種程度上強調貓的兇猛特征。這種平衡模式的優點在于，它可以在一定程度上保證生成的圖像既能夠體現提示詞的意圖，又能夠體現ControlNet在訓練過程中學習到的特征。

2>關鍵詞優先 · 模式(My prompt is more Important)

Stable Diffusion的ControlNet插件的關鍵詞優先模式（My prompt is more Important）是一種控制模式，它賦予了提示詞（prompt）對生成圖像的更大影響力。

在這種模式下，ControlNet插件會更加重視提示詞的影響，相對于ControlNet模型在訓練過程中學習到的特征，更加強調提示詞所包含的信息。這意味著，如果提示詞包含了某種特定的信息或關鍵詞，那么生成的圖像將更可能體現這些信息或關鍵詞。

舉個例子，假設在一個以“貓”為主題的圖像生成任務中，使用了ControlNet插件的關鍵詞優先模式，并且提示詞中強調了貓的“可愛”特征。在這種模式下，生成的圖像將會在更大程度上體現貓的可愛特征，而ControlNet在訓練過程中學習到的關于貓的其他特征，將會在生成過程中受到一定的抑制。

這種關鍵詞優先模式的優點在于，它可以確保生成的圖像更加符合提示詞所包含的信息或關鍵詞，從而在某種程度上滿足用戶的需求。在一些特定情況下，這種模式可能會比均衡模式更加適用，因為在某些情況下，用戶可能更加關注提示詞所包含的信息或關鍵詞。

3>ControlNet優先 · 模式（ControlNet is more important）

Stable Diffusion的ControlNet插件的ControlNet優先模式（ControlNet is more important）是一種控制模式，它賦予了ControlNet模型在生成圖像時的更大影響力。

在這種模式下，ControlNet插件會更加重視ControlNet模型在訓練過程中學習到的特征，而相對弱化提示詞所包含的信息。這意味著，如果ControlNet模型在訓練過程中學習到了某個特定的特征或風格，那么在生成圖像時，這個特征或風格將會在更大程度上得到體現，而提示詞所包含的信息將會在某種程度上被抑制。

舉個例子，假設在一個以“貓”為主題的圖像生成任務中，使用了ControlNet插件的ControlNet優先模式，并且提示詞強調了貓的“可愛”特征。在這種模式下，生成的圖像將會在更大程度上體現ControlNet在訓練過程中學習到的貓的特征或風格，而提示詞所強調的可愛特征可能會相對減少。

這種ControlNet優先模式的優點在于，它可以確保生成的圖像更加符合ControlNet模型在訓練過程中學習到的特征或風格，從而在某種程度上滿足用戶的需求。在一些特定情況下，這種模式可能會比關鍵詞優先模式更加適用，因為在某些情況下，用戶可能更加關注ControlNet模型在訓練過程中學習到的特征或風格。

9.畫面縮放模式（Resize Mode）

1>僅調整大?。ɡ欤荆↗ust Resize）】

Stable Diffusion的ControlNet插件的僅調整大?。ɡ欤荆↗ust Resize）】功能主要是用來改變ControlNet圖像的大小，以匹配指定的尺寸。

具體來說，當使用Just Resize模式時，系統會忽略原圖和要生成的圖的寬高比，直接改變ControlNet圖像的大小以適應指定的寬度和高度。這種模式會導致圖像的寬高比發生變化，可能會使圖像變形或拉伸。

這個功能在需要對生成的圖像進行特定尺寸調整時非常有用，例如，當需要將圖像適應特定的畫布大小或屏幕分辨率時。

Stable Diffusion的ControlNet插件的僅調整大?。ɡ欤荆↗ust Resize）】功能在許多情況下都很有用。下面我們舉幾個例子來說明這個功能的用處。

適應不同分辨率的輸出：在使用Stable Diffusion生成圖像的過程中，我們可能需要將生成的圖像適應不同的輸出分辨率。例如，如果我們將圖像生成為1080p的分辨率，但是實際的輸出是4K分辨率，那么我們就需要對生成的圖像進行拉伸，以適應高分辨率的輸出。在這種情況下，Just Resize模式是非常有用的，因為它可以直接改變圖像的大小，而無需考慮寬高比。

統一不同圖像的大小：有時候，我們可能會有多張不同大小的圖像需要放置在同一個畫布或頁面上，這時就需要對圖像的大小進行調整。在這種情況下，Just Resize模式可以幫助我們將所有圖像的大小調整為統一的大小，而無需擔心圖像會被拉伸或壓縮。

制作特定尺寸的藝術品：有時候，我們需要制作特定尺寸的藝術品，例如海報、明信片等。在這種情況下，Just Resize模式可以幫助我們將生成的圖像調整為所需的尺寸，而無需考慮圖像的內容是否會被拉伸或壓縮。

2>裁剪和調整大小（Crop and Resize）

Stable Diffusion的ControlNet插件的裁剪和調整大?。–rop and Resize）功能主要用于對圖像進行剪切和尺寸調整。

具體來說，這個功能可以根據指定的尺寸和位置對圖像進行剪切和調整。當使用裁剪和調整大小模式時，系統會根據指定的尺寸和位置對圖像進行剪切，然后再對剩下的部分進行尺寸調整，以適應指定的尺寸。這種模式保持了原圖的寬高比，因此不會導致圖像變形或拉伸。

這個功能在需要對生成的圖像進行特定尺寸和位置的剪切時非常有用，例如，當需要將圖像的一部分內容突出顯示，或者需要去掉圖像邊緣不需要的部分時。

Stable Diffusion的ControlNet插件的裁剪和調整大?。–rop and Resize）功能在許多情況下都很有用。下面我們舉幾個例子來說明這個功能的用處。

突出顯示圖像的特定部分：當我們需要突出顯示圖像的特定部分，例如人臉、物體等時，就可以使用裁剪和調整大小功能。我們可以先使用ControlNet插件的裁剪功能，根據需要剪切出圖像的特定部分，然后再使用調整大小功能，將剪切出來的圖像部分調整到合適的尺寸和位置。這樣就可以突出顯示我們需要的特定部分，使觀眾的注意力更加集中。

去掉不需要的部分：有時候，我們需要去掉圖像中不需要的部分，例如背景、水印等。這時，我們就可以使用ControlNet插件的裁剪和調整大小功能。我們可以先使用裁剪功能，將不需要的部分剪切掉，然后再使用調整大小功能，將剩下的部分調整到合適的尺寸和位置。這樣就可以去掉不需要的部分，使圖像更加整潔、清晰。

適應不同尺寸的輸出：當我們需要將生成的圖像適應不同尺寸的輸出時，例如將圖像輸出到不同尺寸的畫布或頁面上時，就可以使用裁剪和調整大小功能。我們可以先使用ControlNet插件的裁剪功能，將圖像剪切到與輸出畫布或頁面相同或接近的尺寸，然后再使用調整大小功能，將圖像的大小調整到與輸出畫布或頁面相匹配。這樣就可以確保圖像能夠完全適應輸出尺寸，使畫面更加美觀、協調。

3>調整大小和填充（Resize and fill）

Stable Diffusion的ControlNet插件的調整大小和填充（Resize and fill）功能主要是用于改變圖像的大小，并在圖像內部填充空白的部分。

具體來說，當使用調整大小和填充模式時，系統會將圖像的大小調整到指定的尺寸，并自動填充圖像內部的空白部分，以便保持圖像的寬高比。這種模式可以保持圖像的比例不變，避免圖像變形或拉伸。

這個功能在需要對生成的圖像進行特定尺寸的縮放時非常有用，例如，當需要將圖像縮放到特定的尺寸，以便與其他的圖像或元素進行組合時。同時，填充功能還可以在圖像內部添加一些額外的元素或紋理，以增強圖像的視覺效果。

Stable Diffusion的ControlNet插件的調整大小和填充（Resize and fill）功能在許多情況下都很有用。下面我們舉幾個例子來說明這個功能的用處。

制作拼貼畫或混合現實作品：有時候，我們需要將多張不同大小的圖像拼貼在一起，制作成一張拼貼畫或混合現實作品。這時，我們就可以使用調整大小和填充功能，將每張圖像調整到相同的大小，并在圖像之間填充一些額外的元素或紋理，以增強作品的視覺效果。

適應不同尺寸的輸出：在使用Stable Diffusion生成圖像的過程中，我們可能需要將生成的圖像適應不同的輸出尺寸。例如，如果我們將圖像生成為1080p的分辨率，但是實際的輸出是4K分辨率，那么我們就需要對生成的圖像進行縮放和填充。在這種情況下，調整大小和填充模式可以幫助我們將圖像的大小調整到與輸出尺寸相匹配，并在圖像內部填充一些額外的細節或紋理，以使圖像更加豐富和有層次感。

增強圖像的視覺效果：有時候，我們可能需要在圖像內部添加一些額外的元素或紋理，以增強圖像的視覺效果。例如，我們可以在圖像的某個部分添加一些裝飾性的圖案或文字，或者在圖像的背景中添加一些漸變效果。這些都可以通過調整大小和填充功能來實現。通過在圖像內部填充一些額外的元素或紋理，我們可以使圖像更加豐富、有層次感和富有創意。

三、總結

Stable Diffusion的ControlNet插件不僅提供了一種創新的解決方案來優化和穩定信息傳播，而且還為跨多個平臺和領域的信息傳播提供了可擴展性和靈活性。通過使用ControlNet插件，我們可以更好地控制和理解信息流動，從而確保了知識傳播的穩定性。它的出現為計算機科學和人工智能領域帶來了一種新的可能性，開啟了一個全新的篇章。通過深入了解ControlNet插件的功能和工作原理，我們可以更好地應對不斷互聯世界中的信息傳播挑戰。希望這篇文章能激發您的興趣，讓您更深入地了解和探索Stable Diffusion的ControlNet插件的潛力和應用。