边缘检测预处理器(Canny)
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Canny 边缘检测预处理器可很好识别出图像内各对象的边缘轮廓，常用于生成线稿。
在ControlNet插件中，Canny模型是一个非常重要的模型，它被广泛用于图像处理和计算机视觉任务中。Canny模型的主要作用是进行边缘检测，它可以帮助我们非常精准和细致地获取到原图的更多细节内容，包括毛发(头发)、衣服上的花纹、背景树木的细节、房屋的纹理等等。
具体来说，Canny模型在ControlNet中可以作为预处理器和模型进行选择。在选择Canny模型后，会显示Canny low Threshold和Canny High Threshold两个参数，我们可以通过调整这两个参数的数值，来改变最终处理结果的精细度。
· 预处理器分辨率
预处理器在ControlNet中扮演着重要的角色，它能够预先处理图像数据，为后续的Canny模型等处理步骤做好准备。在预处理器的分辨率设置上，存在一个最佳的数值范围，需要根据实际素材的大小和实际情况进行权衡。
一般来说，预处理器的分辨率数值越高，就能够提供更精细的处理效果，但同时也会增加对显存的需求。如果将分辨率数值设置过低，处理后的线条可能会显得非常粗糙，失去原有的细节和纹理。
在使用Canny模型时，我们可以通过调整预处理器的分辨率数值来达到最佳的处理效果。通常情况下，默认的分辨率为512，这个数值可以在大多数情况下提供良好的处理效果。然而，如果素材的大小较小或者需要处理的图像细节非常丰富，可能需要适当降低分辨率数值以确保处理结果的精细度。
· 长和宽的阈值
预处理器中的分辨率数值对Canny模型的处理效果有着深远的影响。当我们提高这个数值时，处理后的线条会变得更加简洁、明了，但也可能会丧失一些原有的细节和纹理。相反，当我们降低这个数值时，处理后的线条会变得更加复杂，但也可能会展现出更多的原始细节和纹理。
这种影响在处理毛发等细小结构时尤为明显。当分辨率较低时，Canny模型能够更好地捕捉到毛发的走向和细节，呈现出更加真实的效果。而当分辨率较高时，毛发的表现可能会比较简洁，但也可能会丧失一些原有的细节和纹理。
·权重，引入引导时机和结束引导时机
权重（Control Wweight）
默认值为【1】，在ControlNet中，权重是一个重要的参数，用于表示不同层之间的连接强度。权重的不同取值可以影响整个神经网络的训练过程和结果。
在Canny模型中，权重通常用于调整不同边缘检测算法之间的连接强度。例如，可以在不同的边缘检测层之间设置权重，以决定它们对最终检测结果的影响程度。通过调整权重，可以优化Canny模型的边缘检测效果，从而得到更好的分割结果。
此外，权重还可以用于控制预处理器的处理强度。例如，在某些情况下，可能需要增强预处理器的处理效果以更好地应对复杂的图像内容。通过增加预处理器的权重，可以增强其对图像的影响程度，从而使Canny模型能够更好地检测出目标边缘。
引入引导时机（Starting Control Step）
在ControlNet中，Canny模型中的”Starting Control Step”参数用于指定ControlNet开始参与生成图像的步数。
具体来说，”Starting Control Step”参数是ControlNet的一个属性，它决定了ControlNet在生成图像的过程中从哪一步开始参与计算。这个参数可以影响图像生成的速度和效果。
如果”Starting Control Step”参数设置得比较靠前，那么ControlNet就会从较早的阶段开始参与图像生成，这可能会使生成的图像更加细致和精准。但是，由于ControlNet需要处理更多的数据，因此可能会降低图像生成的速度。
相反，如果”Starting Control Step”参数设置得比较靠后，那么ControlNet就会从较晚的阶段开始参与图像生成，这可能会使生成的图像速度更快。但是，由于ControlNet参与计算的时间较短，因此可能会影响图像的精度和质量。
结束引导时机（Ending Control Step）
在ControlNet中，Canny模型中的”Ending Control Step”参数用于指定ControlNet结束参与生成图像的步数。
具体来说，”Ending Control Step”参数也是ControlNet的一个属性，它决定了ControlNet在生成图像的过程中在哪一步结束其计算。这个参数可以影响图像生成的速度和效果。
如果”Ending Control Step”参数设置得较大，那么ControlNet将会在更靠后的阶段结束参与图像生成，这可能会使得生成的图像更加细致和精准。但是，由于ControlNet需要处理更多的数据，因此可能会降低图像生成的速度。
相反，如果”Ending Control Step”参数设置得较小，那么ControlNet将会在较早的阶段结束参与图像生成，这可能会使生成的图像速度更快。但是，由于ControlNet参与计算的时间较短，因此可能会影响图像的精度和质量。
·注意
在启用【Canny】模式后，在选择模型时，一定要选择对应版本号的canny模型文件；
让我们来生成一下试一下吧：
【Prompt】：cutdog
便成功生成一下几只不同毛色的可爱小狗啦~
值得注意的是，其生成的小狗的样貌都和我们输入ControlNet的图片中的小狗差不太多，想要生成的小狗和我们输入的小狗不一样的话，我们可以把重绘幅度加大一些。
