高级控制（ControlNet)
ControlNet（下面简称cn）是真正将AI绘画变得“真正”可控的第一步，让StableDiffusion有了成为生产力工具的资格。
ControlNet作为对大模型进行微调的神经网络，它的作用原理是根据一些额外的信息（通常来自于你上传的图片）来对StableDiffusion的创作过程进行引导，从而实现对生成图片的精准控制。
ControlNet能够实现精准控制的用法，你可以根据你的需求选择适合的ControlNet模型与预处理器来从你上传的图片中提取相应的条件信息。例如openpose就是只会提取你上传的图片中人物的姿势，脸部和手部特征点，过滤掉其他的信息
而且你还可以同时使用多个ControlNet实现更进阶的操作，例如可以将inpaint模型，canny模型，openpose模型三个模型混合使用，再加上具体的蒙版，可以实现模特换衣，换头等操作。还有互相加成的效果，例如openpose加上较低权重的tile模型可以更好的控制人物结构。
详解：
Openpose 姿势控制：从真人图片中提取人物姿势，脸部和手部特征点，应用到生成的图片中。
QR code 二维码：用于制作ai二维码，也可以用于“幻术图”等的制作
Brightness 光影控制：通过识别图像中的明暗关系，可用于生成光影字与人物光影图
Canny 边缘检测：检测图像中的边缘细节，达到还原图像中的细节的目的，还可以控制绘制区域。
Depth 深度图生成：检测物品的景深效果，包括前后位置，物体大小，光影等。能较好的还原远近与前后关系
Lineart Anime 动漫线稿上色：提取图像的线稿特征，并在出图中加入动漫风格
Linart 线稿上色：提取图像的线稿特征，还原图像细节（相比于canny自由度更高）
mlsd 线段识别：识别图像中的直线（通常用于建筑与物体图）
normalbae模型识别：用于生成法线图
Scribble涂鸦上色：对上传的图片进行涂鸦上色，补充细节
Softedge：识别图像中的轮廓
seg语义分割:从像素的角度分割出图片中的不同对象
Shuffle内容重组：内容重组，风格转移
ip2p：可以理解为自然语言ps，例如你上传的图像中有一只猫，你可以通过提示词使用自然语言把猫变狗
Color色彩格子：提取原始图片带有空间结构的的颜色特征，那个地方那个颜色
Tile超清重绘：通过超分辨率，可以使图像增加大量的细节