ControlNet各个模型作用
| 型号名称 | 控制图像概述 | 条件图像 | 控制图像示例 | 生成的图像示例 |
|---|---|---|---|---|
| control_v11p_sd15_canny | 经过精明边缘检测训练 | 黑色背景上有白色边缘的单色图像。 | ||
| control_v11e_sd15_ip2p | 使用像素到像素指令进行训练 | 没有条件。 | ||
| control_v11p_sd15_inpaint | 经过图像修复训练 | 没有条件。 | ||
| control_v11p_sd15_mlsd | 通过多级线段检测进行训练 | 带有注释线段的图像。 | ||
| control_v11f1p_sd15_depth | 通过深度估计进行训练 | 具有深度信息的图像，通常表示为灰度图像。 | ||
| control_v11p_sd15_normalbae | 通过表面法线估计进行训练 | 具有表面法线信息的图像，通常表示为颜色编码图像。 | ||
| control_v11p_sd15_seg | 经过图像分割训练 | 具有分段区域的图像，通常表示为颜色编码图像。 | ||
| control_v11p_sd15_lineart | 接受过线条艺术生成培训 | 带有线条艺术的图像，通常是白色背景上的黑色线条。 | ||
| control_v11p_sd15s2_lineart_anime | 受过动漫线条艺术一代的培训 | 具有动漫风格线条艺术的图像。 | ||
| control_v11p_sd15_openpose | 通过人体姿势估计进行训练 | 具有人体姿势的图像，通常表示为一组关键点或骨架。 | ||
| control_v11p_sd15_scribble | 通过基于涂鸦的图像生成进行训练 | 带有涂鸦的图像，通常是随机的或用户绘制的笔画。 | ||
| control_v11p_sd15_softedge | 通过软边缘图像生成进行训练 | 具有柔和边缘的图像，通常用于创造更具绘画性或艺术性的效果。 | ||
| control_v11e_sd15_shuffle | 通过图像洗牌进行训练 | 具有打乱的补丁或区域的图像。 | ||
| control_v11f1e_sd15_tile | 通过图像平铺进行训练 | 模糊的图像或图像的一部分。 |
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