教程参考：
https://stable-diffusion-art.com/controlnet
借助 ControlNet，Stable Diffusion 用户终于可以精确地控制对象的位置和外观！
Canny边缘检测示例
OpenPose 人体姿势检测示例
Canny 边缘检测器提取主体和背景的相似边缘。它倾向于更忠实地翻译场景。可以看到跳舞的男人变成了女人，但轮廓和发型都保留了下来。
OpenPose 只检测人体关键点，如头部、手臂等位置。图像生成更自由，但遵循原始姿势。
在AUTOMATIC1111中安装 ControlNet
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
T2I 适配器是神经网络模型，用于为扩散模型的图像生成提供额外的控制。它们在概念上类似于 ControlNet，但设计不同。
许多 T2I 适配器的功能与 ControlNet 模型重叠。重点了解以下两个。
t2iadapter_color_sd14v1.pth
t2iadapter_style_sd14v1.pth
预处理器预览
1/ 选择允许预览。
2/ 或者选择Pixel Perfect。ControlNet 将使用您在文本到图像中指定的图像高度和宽度来生成预处理图像。
3/ 单击预处理器下拉菜单旁边的爆炸图标。
Reference
一组新的预处理器，可让您生成与参考图像相似的图像。图像仍会受到稳定扩散模型和提示的影响。
输入
生成结果
Clip vision 型 T2I 适配器
t2ia_style_clipvision将参考图像转换为 CLIP 视觉嵌入。此嵌入包含有关图像内容和样式的丰富信息。
输入：
输出
该功能与Reference ControlNet非常相似，但 T2IA CLIP vision 似乎效果更好。
以上为精简的指南，详细的可参考原文or领取资料包
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