用MinisterAI ControlNet精准控图，简单易懂的操作教程

今天要分享的是一个我最近发现并深深爱上的工具——ControlNet。AI绘画我们都用过，但是有没有想过能更精准地控制生成的图像呢？有没有为了生成一幅满意的图而反复调整关键词感到困扰呢？如果你也有同样的困扰，那么你一定要试试MinisterAI的ControlNet。

一、顺畅的在线体验

首先，我要告诉大家一个好消息，使用ControlNet无需下载任何模型，只需要在MinisterAI网站上登录账号，选择“Stable Diffusion”，在下拉菜单中选择“ControINet”即可。这省去了下载和安装的繁琐步骤，让你可以随时随地轻松使用ControlNet。

ControlNet模型详解

然后，我要给大家介绍一下ControlNet中几个我常用的模型：

1、Canny（边缘检测）

Canny模型能够识别输入图像的边缘信息，这意味着我们可以从上传的图片中生成线稿，然后根据关键词生成与上传图片同样构图的画面。在使用时，你需要确定图片尺寸、生成数量、大模型和Lora。上传一张例图，按照你的需要，输入正向反向的prompt。最后，记得勾选“Canny”。

2、Normal（法线贴图）

Normal模型可以从原图中提取3D物体的法线向量，绘制的新图与原图的光影效果完全相同。使用这个模型，图像的构图基本可以还原，背景主体可以通过prompt来控制，更多细节可以通过调整参数来把控。

3、OpenPose（姿态检测）

OpenPose则是通过姿势识别实现对人体动作的精准控制，不仅可以生成单人的姿势，还可以生成多人的姿势。此外，由于 AI 生成的手部有时会有些问题，OpenPose 还有一个手部检测模型openpose_hand，大大改善了奇奇怪怪的手。如果只想改善脸部位置，也可以选择openpose_faceonly。

4、MLSD（建筑物绘制）

MLSD则是通过分析图片中的线条结构和几何形状，可以构建建筑物的外框。这个模型非常适合建筑、室内设计的朋友使用。

以上就是我常用的四个ControlNet模型，当然，ControlNet还有更多的模型等你去发现。MinisterAI相对于Stable Diffusion来说，功能相似，但是它能为我们节省大量的下载安装时间和存储空间。即使你的硬件条件不满足，也可以轻松生成图像。

在AI绘画的世界里，ControlNet就像一盏明灯，为我们照亮了前方的路。我希望我的分享能帮助到你们，也希望你们能像我一样，爱上这个神奇的工具。