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什麼是ControlNet？
Stable Diffusion 的 ControlNet 是一種增強技術，旨在提升生成模型在生成圖像時的控制能力。Stable Diffusion 是一種基於擴散模型的圖像生成技術，能夠從隨機噪聲中逐步生成高品質的圖像。ControlNet 在此基礎上增加了控制機制，使用戶能夠在生成圖像時施加更多的約束和指導，從而生成更符合預期的結果。
ControlNet 透過引入額外的輸入資訊（如草圖、邊緣圖、文字描述等），對擴散過程中的每一步進行引導。這種引導可以幫助模型更好地理解用戶的意圖，從而在生成圖像時更加精確地滿足用戶的需求。具體來說，ControlNet 可以在以下幾個方面提供控制：
- 形狀控制：透過輸入草圖或邊緣圖，用戶可以控制生成圖像的基本形狀和結構。
- 風格控制：透過輸入參考圖像，用戶可以控制生成圖像的風格，使其與參考圖像相似。
- 內容控制：透過輸入文字描述，用戶可以控制生成圖像的內容，使其符合文字描述的內容。
這種控制機制使得生成圖像的過程更加靈活和可控，適用於需要精確圖像生成的各種應用場景，如藝術創作、設計輔助和廣告製作等。
總結來說，ControlNet是一種增強技術，透過引入額外的控制輸入，使生成模型在生成圖像時能夠更加精確地滿足用戶的需求，從而生成更加符合預期的高品質圖像。
在 Tensor.Art 總共有 18 個 ControlNet 模型，根據不同算圖模型，可以使用的 ControlNet 模型數量不一，我們會挑幾個較常使用的介紹並教學，今天先介紹 OpenPose 與 Reference 模型！
OpenPose 模型
有多個 OpenPose 預處理器。
OpenPose 檢測人體關鍵點，例如頭部、肩膀、手部等位置。它可用於複製人體姿勢，而無需複製其他細節，例如服裝、髮型和背景。
所有 openpose 預處理器都需要與 ControlNet 的 Model 下拉功能表中的 openpose 模型一起使用。
OpenPose 預處理器包括：
- OpenPose：眼睛、鼻子、眼睛、脖子、肩膀、肘部、手腕、膝蓋和腳踝。
- OpenPose_face：OpenPose + 面部細節
- OpenPose_hand：OpenPose + 手和手指
- OpenPose_faceonly：僅面部細節
- OpenPose_full：以上所有
- dw_openPose_full：OpenPose_full 的增強版本（使用 Dw OpenPose 提取所有細節。）
OpenPose
OpenPose 是基本的 OpenPose 預處理器，可檢測眼睛、鼻子、眼睛、頸部、肩部、肘部、手腕、膝蓋和腳踝的位置。
OpenPose_face
OpenPose_face 完成 OpenPose 處理器所做的一切，但會檢測額外的面部細節。
它對於複製面部表情很有用。
範例圖像：
OpenPose_faceonly
OpenPose 人臉僅檢測人臉，而不檢測其他關鍵點，這對於僅複製人臉而不適用於其他關鍵點，身體不受約束。
OpenPose_hand
OpenPose_hand 將關鍵點檢測為 OpenPose 以及手和手指。
範例圖片：
OpenPose_full
OpenPose full 檢測 openPose face 和 openPose hand 所做的一切。
範例圖像：
dw_openpose_full
DWPose 是一種基於研究文章 Effective Whole-body Pose Estimation with Two-stage Distillation 的新姿態檢測演算法。它完成了與 OpenPose Full 相同的任務，但做得更好。您應該使用 dw_openpose_full 而不是 openpose_full。
Reference 模型
Reference 是一組預處理器，可用於生成與引用圖像類似的圖像，穩定擴散模型和提示仍將影響圖像。
Reference 預處理器不使用控制模型。您只需要選擇預處理器，而不需要選擇模型。（事實上，在選擇參考預處理器后，模型下拉功能表將被隱藏。）
有 3 個引用預處理器。
- Reference adain：透過自適應實例規範化進行樣式遷移。
- Reference only：將參考圖像直接連結到注意圖層。
- Reference adain+attn：上述組合。
選擇其中一個預處理器以使用。以下為範例：
Prompt：
a woman with pink hair and a robot suit on, with a sci – fi, Artgerm, cyberpunk style, cyberpunk art, retrofuturismReference adain
Reference only
Reference adain+attn
Reference only 的效果感覺最好。
大家可以先去試玩看看這兩個模型唷～！
