前三期我们讲解了在Autodl如何启动Stable-Diffusion-WebUI、LoRA&ControlNet插件的安装以及大模型/LoRA模型的下载，可能大家已经开始自己的AI绘画创作了。

但发现在ControlNet中只有预处理器没有模型，导致无法正常使用。

不用担心，今天这篇文章来教大家如何进行ControlNet的模型安装以及使用。

当然大家也可以看看这3个视频课程，都是比较细节的讲解了ControlNet中预处理器与模型的使用以及新版ControlNet1.1的介绍。

ControlNet插件功能详解-Stable Diffusion：https://huke88.com/course/153071.html

ControlNet插件color、style功能详解及多ControlNet嵌套使用：https://huke88.com/course/153070.html

ControlNet1.1版本更新前瞻-Stable Diffusion：https://huke88.com/course/153070.html

本次课程基于ControlNet最新的1.1版本讲解，下载模型可以前往：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main

如果大家想要使用ControlNet1.0版本，下载安装、功能和原理都是一样的。

首先我们启动JupyterLab控制，点击学术加速后，我们开始准备下载ControlNet模型（由于云端存储空间有限，ControlNet1.0普遍比较大，大家可根据实际使用需求来下载模型），如果是本地运行的Stable-Diffusion-WebUI可以直接下载模型放入指定文件夹即可。

我们在huggingface上右键下载箭头，复制链接地址。

把下载链接和模型名称都复制到自定义链接下载框中，安装到的位置选择数据盘。然后点击下载文件，ControlNet模型就会自动开始下载了。

下载完成后，会有下载完毕的提示，这个时候，我们前往数据盘去剪切模型到指定为止即可。

我们后续将举例2个模型，分别是：control_v11p_sd15_openpose.pth 和 control_v11p_sd15_canny.pth。所以我们把这2个模型剪切到指定的文件夹（如下图所示）

文件路径：autodl-tmp/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models/

下载完成模型后，我们启动Stable-Diffusion-webui，如果你忘了如何操作或第一次使用可以先浏览一下这篇文章（Autodl运行Stable-Diffusion-webui可以先浏览这篇文章：），然后我们点击扩散控制网络ControlNet，就可以看到ControlNet的功能了。

我们首先看一下canny的具体使用以及效果，大家可以根据截图中标注的序号进行操作。

1、点击上传一个图像，我们讲获取图像的边缘（后续我们生成的图也将根据这个边缘来生成）

2、点击勾选“启用”，这个必须要勾上，不然生成图像时，不会生效。

3、点击勾选“Allow Preview”，勾选后会在预处理器那出现一个爆炸的标志

4、选择canny边缘检测预处理器

5、选择模型“control_v11p_sd15_canny.pth”，需要注意预处理器和模型都是有对应关系的，不能选错，基本上预处理器里的关键词和模型都是对应的。

6、点击爆炸标志，我们就能看到一副黑底白边的预览效果图。

ControlNet中处理完成后，我们输入prompt等信息，然后点击生成（如果生成时的人物动作没有与ControlNet中的图片保持一致，可能是ControlNet没有启用成功，我们取消勾选启用，再勾选一下即可）

需要注意，第一次使用ControlNet时，会下载一些必要的文件，会比较慢，不用担心耐心等待即可，后续使用时不会出现这个情况（见下图）

从出图可以看到利用ControlNet，我们可以很好的控制了出图的动作、姿态、发型等等。因为这些细节都进行边缘检测都检测出来了。

当然我们也可以通过调整ControlNet中的参数，例如Control Weight降低ControlNet的权重，Starting Control Step设置在第几步介入等等来进行调整。

然后我们来看一下openpose的使用，整体的操作和canny是一样的，我们只需要把预处理器和模型选对即可（提醒：第一次使用openpose时，也会下载必要文件，会比较慢，耐心等待）

等预览图出来后，我们可以看到，使用openpose时的预览效果就和canny完全不同了，openpose生成的预览图使用一个人物的骨架，我们获取了一个人物的姿态动作。

然后点击生成图片。

因为这次仅仅是获取了人物的骨骼动作，所以在生成图片时，除开动作之外的图片效果都会脱离参考图来生成了。

OK，今天关于ControlNet的介绍就到这里了，ControlNet里有很多有趣的模型，大家可以自行多多尝试，创作出更多美图。

此外关于ControlNet1.1版本的更多信息，大家可以查看：https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightly

你不可错过的好内容：

《使用Autodl进行云端部署stable-diffusion-WebUI超简单教程！》

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《如何在Autodl的Stable-Diffusion-WebUI中安装LoRA和ControlNet插件》

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《在Autodl使用Stable-Diffusion-webui下载大模型/LoRA模型》

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《Stable-Diffusion小知识：什么是LoRA模型？》

https://huke88.com/article/8081.html

《Stable Diffusion控制成图视图 萌新控制成图人物视角》

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