前言
大家好，欢迎大家收看我们Stable Diffusion从入门到精通系列教程，我们来接着说一下ControlNet另外的一些非常重要的功能。
【成果展示】
https://v.douyin.com/idmw9rrD/
Part 1 CANNY的实操使用
【原理介绍】
Canny的边缘检测器是一种通用的老式边缘检测器。它提取图像的轮廓。它对于保留原始图像的构图很有用。实际使用中，比较适合处理二次元照片。
【预处理器生成图对比】
在预处理器和模型下拉菜单中选择canny
生成的图像将遵循轮廓
【实操部分】
controlnet的模型选择
预处理器：canny 模型：canny
【本期视频的提示词】
1个女孩，站立，全身，正面图，
银色长发，刘海，
衬衫，短裤
【本期视频的卡通引导图】
Part 2 Depth的实操使用
【原理介绍】
Depth又称”空间深度约束”,从参考图像中猜测深度信息。实际使用中能够很好的复刻房子线条，而且物品的距离镜头的前后顺序比较清晰。
【预处理器生成图对比】
原图深度图
【实操部分】
controlnet的模型选择：
预处理器：depth_leres++ 模型：depth
【本期视频的提示词】
Ancient Chinese palaces
【本期视频的引导图】
Part 3 Normalmap的实操使用
【原理介绍】
法线贴图指定曲面的方向。对于 ControlNet，它是一个图像，用于指定每个像素所在的表面的方向。图像像素表示表面朝向的方向，而不是颜色值。法线贴图的使用与深度贴图类似。它们用于传输参考图像的 3D 构图。
Normalmap这个模型可以参考原图的明暗关系，并且还原原图的姿势。
【预处理器的生成图对比】
原图Normal MidasNormal Bae
【实操部分】
controlnet的模型选择：
预处理器：normal_bae 模型：normalbae
【本期视频的提示词】
a bouquet of flowers
【本期视频的引导图】
Part 4 MLSD的实操使用
【原理介绍】
M-LSD（移动线段检测）是一种直线检测器,曲线将被忽略。实际使用中，它可用于提取具有直边的轮廓，如室内设计、建筑物、街景、相框和纸边。
【预处理器生成图对比】
原图M-LSD
【实操部分】
controlnet的模型选择：
预处理器：mlsd 模型：mlsd
【本期视频的提示词】
chic home office
Modern interior design
Minimalist decor
Cozy living room
【本期视频的引导图】
