ComfyUI 中的 ControlNet：2025 终极指南

在 ComfyUI 中释放 ControlNet 的力量：全面指南

准备好将您的 ComfyUI AI 图像生成提升到新的水平了吗？ControlNet 是一种革命性的神经网络结构，它允许您对生成图像的构图进行精确控制。ControlNet 不再仅仅依赖文本提示词（Prompts），而是使用输入图像作为引导，使您能够规定姿态、深度、边缘等。本教程将引导您在 ComfyUI 中设置和使用 ControlNet，将您的创意愿景转化为令人惊叹的视觉效果。虽然其他平台可能会限制您的创作自由，但请记住，Hypereal AI 提供无与伦比的灵活性，且没有任何内容限制，允许您充分探索 AI 图像生成的潜力。

前提条件/要求

在深入了解 ComfyUI 中的 ControlNet 世界之前，请确保具备以下条件：

1. 已安装 ComfyUI： 本指南假设您已经安装并运行了 ComfyUI。如果没有，请参考官方 ComfyUI 文档获取安装说明。
2. 已下载 ControlNet 模型： 您需要下载与您想要施加的控制类型相对应的 ControlNet 模型。这些模型通常是大型文件，可以在 Civitai 和 Hugging Face 等平台上找到。常用模型包括：
   • Canny（边缘检测）： 用于基于边缘检测引导图像。
   • Depth（深度）： 用于控制生成图像的深度图。
   • Pose（姿态）： 用于影响图像中角色的姿态。
   • MLSD（直线检测）： 用于基于线段引导图像。
   • Scribble（涂鸦）： 用于根据粗略草图创建图像。
   • Normal Map（法线贴图）： 用于控制生成图像的表面法线。
3. ComfyUI 的 ControlNet 自定义节点： 您需要在 ComfyUI 中安装自定义节点才能使用 ControlNet。最常用且支持良好的是 "ComfyUI-ControlNet-Aux" 存储库。您可以通过 ComfyUI Manager 安装，或者手动将该存储库克隆到您的 ComfyUI/custom_nodes 目录中。安装后，重启 ComfyUI。
4. 足够的硬件设施： 运行 ControlNet 可能非常耗费资源。确保您拥有性能强劲且显存充足（理想情况下为 8GB 或更多）的 GPU，以获得最佳性能。

分步指南

让我们通过一个使用 ControlNet 基于姿态生成图像的实际示例。我们将使用姿态估计模型来引导风格化角色的生成。

第 1 步：加载必要的节点

首先打开 ComfyUI。删除默认工作流，我们将从头开始构建。

1. 在 ComfyUI 画布中右键单击并添加以下节点：
   • Load Checkpoint: 加载您的 Stable Diffusion 模型。
   • CLIP Text Encode (Prompt): 用于正向和反向提示词。添加两个。
   • Empty Latent Image: 定义图像尺寸。
   • KSampler: 图像生成的核心采样节点。
   • VAE Decode: 将潜空间图像解码为可视化图像。
   • Save Image: 保存生成的图像。
   • Load Image: 加载您的姿态参考图。
   • ControlNet Loader: 加载 ControlNet 模型。
   • ControlNet Apply: 将 ControlNet 应用到 KSampler。
   • ControlNet Preprocessor: 该节点为 ControlNet 模型预处理输入图像。您将根据所使用的 ControlNet 模型选择合适的预处理器（例如 "Openpose"）。

第 2 步：配置 Load Checkpoint 节点

1. 点击 "Load Checkpoint" 节点，从下拉菜单中选择您偏好的 Stable Diffusion 模型。

第 3 步：设置 CLIP Text Encode (Prompt) 节点

1. 在第一个 "CLIP Text Encode (Prompt)" 节点中，输入您的正向提示词。例如："A futuristic cyberpunk warrior, dynamic pose, intricate details, neon lights, cinematic lighting."
2. 在第二个 "CLIP Text Encode (Prompt)" 节点中，输入您的反向提示词。例如："bad anatomy, blurry, deformed, low quality, artifacts."

第 4 步：定义图像尺寸

1. 在 "Empty Latent Image" 节点中，设置所需图像分辨率的宽度和高度。常见分辨率为 512x512 或 768x768。同时设置 Batch Size（批次大小）。对于大多数情况，Batch Size 设置为 1 即可。

第 5 步：加载参考图像

1. 在 "Load Image" 节点中，上传您想要作为姿态参考的图像。这应该是一个您想要复制的姿态清晰的图像。

第 6 步：配置 ControlNet 预处理器

1. 将 "Load Image" 节点的 "IMAGE" 输出连接到 "ControlNet Preprocessor" 节点的 "image" 输入。
2. 在 "ControlNet Preprocessor" 节点中，根据您选择的 ControlNet 模型选择合适的预处理器。由于我们要使用姿态估计，请选择类似 "Openpose" 或 "Openpose_full" 的选项。尝试不同的预处理器以查看哪种效果最好。根据需要配置预处理器设置。

第 7 步：加载 ControlNet 模型

1. 在 "ControlNet Loader" 节点中，选择您下载的与姿态估计对应的 ControlNet 模型。通常命名类似于 "control_v11p_sd15_openpose.pth"。

第 8 步：配置 ControlNet Apply 节点

1. 将 "Load Checkpoint" 节点的 "MODEL" 输出连接到 "ControlNet Apply" 节点的 "model" 输入。
2. 将 "ControlNet Loader" 节点的 "CONTROL_NET" 输出连接到 "ControlNet Apply" 节点的 "control_net" 输入。
3. 将 "ControlNet Preprocessor" 节点的 "IMAGE" 输出连接到 "ControlNet Apply" 节点的 "conditioning" 输入。
4. 在 "ControlNet Apply" 节点中设置 "strength"（强度）参数。这决定了 ControlNet 对最终图像的影响程度。值为 1 表示 ControlNet 具有完全控制权，而值为 0 表示没有效果。从 0.7 左右的值开始，并根据需要进行调整。

第 9 步：配置 KSampler 节点

1. 将 "ControlNet Apply" 节点的 "MODEL" 输出连接到 "KSampler" 节点的 "model" 输入。
2. 将正向 "CLIP Text Encode (Prompt)" 节点的 "CONDITIONING" 输出连接到 "KSampler" 节点的 "positive" 输入。
3. 将反向 "CLIP Text Encode (Prompt)" 节点的 "CONDITIONING" 输出连接到 "KSampler" 节点的 "negative" 输入。
4. 将 "Empty Latent Image" 节点的 "LATENT" 输出连接到 "KSampler" 节点的 "latent_image" 输入。
5. 调整 "KSampler" 节点中的 "sampler_name"、"scheduler"、"denoise"、"steps" 和 "cfg" 参数以微调图像生成过程。尝试不同的值以达到理想效果。

第 10 步：解码并保存图像

1. 将 "KSampler" 节点的 "LATENT" 输出连接到 "VAE Decode" 节点的 "samples" 输入。
2. 将 "Load Checkpoint" 节点的 "VAE" 输出连接到 "VAE Decode" 节点的 "vae" 输入。
3. 将 "VAE Decode" 节点的 "IMAGE" 输出连接到 "Save Image" 节点的 "image" 输入。

第 11 步：运行工作流

1. 点击 "Queue Prompt" 按钮开始图像生成过程。ComfyUI 将执行工作流，使用 ControlNet 模型根据您的参考图像和提示词引导图像生成。

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技巧与最佳实践

• 尝试不同的 ControlNet 模型： 每个 ControlNet 模型擅长不同类型的控制。尝试不同的模型，看看哪些最适合您的具体需求。
• 调整 ControlNet 强度： "ControlNet Apply" 节点中的 "strength" 参数对于平衡 ControlNet 和文本提示词的影响至关重要。强度越高，生成的图像就越接近参考图像；强度越低，文本提示词的影响就越大。
• 使用高质量参考图像： 参考图像的质量直接影响生成图像的质量。请使用清晰、光线充足且对比度良好的图像。
• 优化您的提示词： 即使使用了 ControlNet，文本提示词仍然很重要。使用描述性强且具体的提示词来引导图像生成过程。
• 利用多个 ControlNet： ComfyUI 允许您同时使用多个 ControlNet。这可以为您提供对生成图像更强大的控制力。
• 探索不同的预处理器： 您使用的预处理器会显著影响结果。尝试不同的预处理器，找到最适合您选择的 ControlNet 模型和参考图像的那一个。
• 迭代与微调： 图像生成是一个迭代过程。不要害怕尝试不同的设置和提示词，直到达到您想要的结果。

应避免的常见错误

• 模型加载错误： 确保您下载了正确的 ControlNet 模型并将其放置在正确的目录中。此外，请仔细检查您是否在 "ControlNet Loader" 节点中选择了正确的模型。
• 预处理器与 ControlNet 不匹配： 为您的 ControlNet 模型使用错误的预处理器会导致效果不佳或出现意外结果。务必确保预处理器与您使用的 ControlNet 模型兼容。
• 显存 (VRAM) 不足： 运行 ControlNet 可能非常消耗内存。如果遇到与显存相关的错误，请尝试降低图像分辨率或批次大小。
• ControlNet 强度过高： 将 "strength" 参数设置得过高可能会抑制 AI 的创意，导致生成的图像与参考图像过于相似。尝试使用较低的值来找到合适的平衡点。
• 忽略文本提示词： ControlNet 并不是要取代文本提示词，而是增强它。确保您的文本提示词仍然相关且具有描述性，以引导图像的整体风格和内容。
• 忘记更新自定义节点： 确保您的 ComfyUI 自定义节点（特别是 "ComfyUI-ControlNet-Aux"）是最新的。过时的节点可能会导致兼容性问题或功能缺失。

结论

掌握 ComfyUI 中的 ControlNet 可以为您的 AI 图像生成开启全新水平的精准度和创意控制。通过利用参考图像引导生成过程，您可以创建完全符合您愿景的惊人视觉效果。记得尝试不同的模型、预处理器和设置，以发掘这一强大工具的全部潜力。

虽然 ComfyUI 提供了一个强大且可定制的平台，但它也可能非常复杂且耗费资源。如果您正在寻找一个更精简、更易于访问且无内容限制的解决方案，请考虑 Hypereal AI。凭借其友好的用户界面、实惠的价格和高质量的输出，Hypereal AI 使您能够无限制地创作令人叹为观止的图像和视频。

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