ComfyUI 中的 ControlNet:2025 终极指南
如何在 ComfyUI 中使用 ControlNet
开始使用 Hypereal 构建
通过单个 API 访问 Kling、Flux、Sora、Veo 等。免费积分开始,扩展到数百万。
无需信用卡 • 10万+ 开发者 • 企业级服务
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:
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。
- 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
- 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
- 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."
- 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
- 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
- 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
- 将 "Load Image" 节点的 "IMAGE" 输出连接到 "ControlNet Preprocessor" 节点的 "image" 输入。
- 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
- 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
- 将 "Load Checkpoint" 节点的 "MODEL" 输出连接到 "ControlNet Apply" 节点的 "model" 输入。
- 将 "ControlNet Loader" 节点的 "CONTROL_NET" 输出连接到 "ControlNet Apply" 节点的 "control_net" 输入。
- 将 "ControlNet Preprocessor" 节点的 "IMAGE" 输出连接到 "ControlNet Apply" 节点的 "conditioning" 输入。
- 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
- 将 "ControlNet Apply" 节点的 "MODEL" 输出连接到 "KSampler" 节点的 "model" 输入。
- 将正向 "CLIP Text Encode (Prompt)" 节点的 "CONDITIONING" 输出连接到 "KSampler" 节点的 "positive" 输入。
- 将反向 "CLIP Text Encode (Prompt)" 节点的 "CONDITIONING" 输出连接到 "KSampler" 节点的 "negative" 输入。
- 将 "Empty Latent Image" 节点的 "LATENT" 输出连接到 "KSampler" 节点的 "latent_image" 输入。
- 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
- 将 "KSampler" 节点的 "LATENT" 输出连接到 "VAE Decode" 节点的 "samples" 输入。
- 将 "Load Checkpoint" 节点的 "VAE" 输出连接到 "VAE Decode" 节点的 "vae" 输入。
- 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
- 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。
为什么要跳过配置复杂工作流和处理资源限制的麻烦?通过 Hypereal AI,您可以利用其直观的界面、按需付费选项以及无内容限制,轻松获得惊人的结果!
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。
准备好体验 AI 驱动内容创作的未来了吗?立即访问 hypereal.ai,释放您的创造力!
