ControlNet是一种神经网络结构◆◆★■，它通过添加额外的条件来控制扩散模型◆★◆，从而提高AI绘图的可控性。ControlNet公开了八种不同类别的输入条件6163银河官网站，它们分别是：1.Canny：边缘检测◆★◆，通过从原始图片中提取线稿，来生成同样构图的画面。2◆◆■★★■.Depth：深度检测◆■■■★★，通过提取原始图片中的深度信息，生成具有相同表面几何形状的图片◆◆◆■★。3.HED：全卷积边缘检测网络6163银河官网站，与Canny类似，但更加精确。4.MLSD★★■◆：最小二乘直线检测（Minimum Line Segment Detection），用于识别建筑物等线.Normal：法线检测◆■■，用于提取原始图片中3D物体的法线向量◆■，用于法线.Openpose：姿势识别，用于人物动作◆★★■★，提取人体姿势的骨架特征。7.Scribble：涂鸦识别，用于将简单的涂鸦转化为完整的插画。8.Seg◆★：语义分割识别（Semantic Segmentation）◆◆◆■，用于将原始图片划分为不同区域，并标注其语义类别。简单了解ContorlNet的原理■◆，对我们进行AI绘画还是有帮助的，这样我们在选择参数时就不会手足无措了。

　　一句话概括：用ControlNet的某一种模型加上输入图控制AI绘图的输出★■。

　　第一步到此就完成了，下面开始第二步■★，前面的介绍可以知道需要下载control_sd15_depth■◆◆.pth■★，5◆■◆.7G的模型放到model/ControlNet目录下面（AI绘图傻瓜包的很多已经下好了）■■★。

　　深度图目前应用已经非常广泛了，例如一张图片生成3d街景◆★■◆。如何得到一个图片的深度图◆■，方法有很多种，网上有各式各样的生成软件，免费的收费的都有。有些专门提取人物，有的专门提取房间的家具等等6163银河官网站◆◆★。这里只介绍其中最简单的一种★◆◆■■◆，它已经作为扩展插件集成在了UI里■■◆◆★。对人物的处理还可以，当然效果比不上某些专业的软件，不过作为AI绘画试验已经够用了。

　　从上面的原理我们可以知道◆■，完成目标需要分两步★◆：第一步◆◆★★■■，由原始图片生成一张深度图，第二步使用ControlNet的模型control_sd15_depth.pth控制AI绘图生成的人物。

　　今天的绘图的主题是《浑元形意太极的女弟子们》，浑元形意太极拳深受大家喜爱，修炼之后身体好。。。这里选了一些女弟子的图

　　前面我们已经介绍了ControlNet使用OpenPose控制人物的动作姿态，因为姿态节点图是用点来描述的■★◆◆★，所以可能有时控制不是很精确。