大家好我是花生~

之前為大家系統介紹過 Stable Diffusion WebUI 中 Controlnet 插件的安裝使用方法，也系統梳理過各個模型的用法。現在 Controlnet 又有了一些新的模型和功能，今天正好為大家梳理一下。相關模型文件都在文末的云盤鏈接內，有需要的小伙伴記得下載~

Controlnet 相關推薦：

一、Animal_openpose

Animal_openpose 是一個專門提取狗、鹿、馬、豹等四足動物姿勢骨架的模型，也可以用來引導人馬等奇幻形象的生成。使用時需要：

① 下載 rtmpose-m_simcc-ap10k_pt-aic-coco_210e-256x256-7a041aa1_20230206.onnx 預處理器模型，放到 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\openpose 文件夾內

② 下載 control_sd15_animal_openpose_fp16.safetensors 模型文件，安裝到根目錄的 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夾中

模型文件安裝完成后，在 Controlnet 中啟用 animal_openpose 預處理器和模型，按正常流程生成即可。

二、Densepose

Densepose 也是控制人物動作的模型，區別在于 openpose 和 dw_openpose 提取的是骨架圖，densepose 提取則是軀干和四肢的輪廓圖，它可以判斷復雜的姿勢重疊，與 Depth 模型搭配使用效果更好。使用時需要：

1. 下載 densepose_r50_fpn_dl.torchscript 文件，安裝到根目錄的 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\densepose 文件夾中
2. 下載 controlnetFor_v10.safetensors 模型文件，安裝到根目錄的 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夾中

Densepose 預處理器有 2 種，densepose (pruple bg & purple torso) 生成紫色背景/紫色主體的預覽圖，densepose_parula (black bg & blue torso) 生成黑色背景/藍色主體的預覽圖，使用時按需要選擇，控制模型選擇 controlnetFor_v10.safetensors 即可。

三、Depth_anything

Depth_anything 是一個新的深度估計模型，相比其他深度模型，它處理的預覽圖更清晰銳利，并且在處理運動畫面時有更好的表現，適合用于 Animatediff 等視頻插件。使用時需要下載 control_sd15_depth_anything.safetensors 模型文件，安裝到根目錄的 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夾中，使用時在 Controlnet 中啟用 depth_anything 預處理器和模型，按正常流程生成即可。

四、Depth_hand_refiner

Depth_hand_refiner 是一個專門修復手部畸形的深度模型，預處理器已經內置在最新版本的 controlnet 中了，使用時需要下載 hrnetv2_w64_imagenet_pretrained.pth 模型文件，放到 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\hand_refiner\hr16/ControlNet-HandRefiner-pruned 文件夾中。

生成的圖像如果發現手部出現問題，可以將其發送到「圖生圖-局部重繪」中，先用畫筆涂抹手部區域；然后啟用 controlnet，上傳問題圖像，預處理器選 Depth_hand_refiner，模型選 control_v11f1p_sd15_depth，點擊生成，就可以將手部問題修復正常了。

五、Ip-adapter_face_id_plus

官方教程： https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/2442

Ip-adapter_face_id_plus 是 Ip-adapter_face_id 的升級版，可以更好地保持人物面部的一致性，用能實現與 Reactor 相似的人物換臉效果。目前共有 FaceID / FaceID Plus / FaceID Plus v2 / FaceID SDXL 4 款模型，每款都有對應的預處理器、控制模型和 lora 模型，使用時的搭配要正確。

準備工作：

1. 使用 face_id 首先需要安裝 insightface，具體方式見官方教程。
2. 下載 ip-adapter-faceid-plus_sd15.bin 模型，安裝到根目錄 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夾
3. 下載 ip-adapter-faceid-plus_sd15_lora.safetensors 模型，安裝到 models\Lora 文件夾
4. 下載 buffalo_l 文件夾，放到 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\insightface\models 中

模型安裝完成后，啟用 controlnet，上傳換臉源圖像，選擇 ip-adapter-faceid-plus 模型和預處理器；填寫正向提示詞，添加 ip-adapter-faceid-plus_sd15_lora 模型，權重 0.5-0.7；其他生成參數正常設置即可。

六、Softedge_teed

Softedge_teed 是一款新的軟邊緣處理模型，提取的線條邊緣比其他幾款預處理器更清晰詳細一些。使用前需要：

1. 下載 7_model.pth 模型，安裝到根目錄 extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\TEED 中
2. SD1.5 模型直接搭配 control_v11p_sd15_softedge 控制模型使用；SDXL 模型需要下載 controlnet-sd-xl-1.0-softedge-dexined.safetensors 模型，安裝到 extensions\sd-webui-controlnet\models 文件夾中。

七、Controlnet 支持多圖像上傳

出于 IP-Adapter 模型學習風格的需要，controlnet 插件現在支持同時上傳多張圖像，只需在上傳圖像時切換至「Multi-inputs」選項，然后點擊 Upload Images 即可。

好啦以上就是本期為大家總結的 SD WebUI Controlnet 插件最近的更新內容，文內提到的模型資源都在下方的云盤鏈接內。有關于文章的問題可以掃描下方二維碼，加入“優設 AI 繪畫交流群”，和我及其他設計師一起交流學習。如果你想系統學習 Stable Diffusion WebUI 的用法，可以看看我最新制作的 《零基礎 AI 繪畫入門指南》，這是一門面向 AI 繪畫零基礎人群的系統課程，有全面細致的用法教學，并提供配套資源，能幫你快速掌握這款目前最熱門的 AI 繪畫工具。

參考鏈接：

1. https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/2387
2. https://www.bilibili.com/video/BV1s94y1M7e4/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7e86aff88430dc49c39de082d6a0f147
3. https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/discussions/2575

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