文章主题：稳定扩散, Controlnet 预处理器, Scribble 模型, Object type
StableDiffusion|Controlnet预处理器合集
part 1 Scribble/Sketch的实操使用
【原理介绍】
这一个功能，和图生图的涂鸦功能一样
可以将自己随便画的东西放进去，通过输入关键词，得到有着一样线条的照片
【效果展示】-麦克多娜Ai自制
原图Scribble处理后
【实操部分】
controlnet的模型选择：
预处理器：Scribble 模型：Scribble
【引导图】
【提示词】
girl，flowers，cute rabbit
Magic Forest,tree house
City view
part 2 Segmentation（语义分割绘制）的实操使用
【 Segmentation原理介绍】
Segmentation简单来说，就是预处理器标记参考图像中的对象类型。
下面是一个正在运行的分割处理器。
【引导图】
【提示词】
Iron man,dog,building,tree,cars,grass
【采样器的适用范围】
原图 seg_ufade20kseg_ofade20kseg_ofcoco
总的来看，Ofade20k在处理室内较为精细的小型物体上表现更为出色；而Ofcoco则更适用于室外的较大物体。随着时间推移，Ufade20k逐渐被Ofcoco所替代。
part 3 Shuffle的实操使用
【shuffle原理介绍】
Shuffle预处理器与其他预处理器有所不同，其特性在于随机性，而这种随机性会受到种子值的影响。在处理过程中，该预处理器会根据输入参考图像的配色进行调整，从而生成相应的图像结果。
在实际应用中，通常会同时采用随机预处理器和随机播放控制模型，以便充分发挥它们的各自优势。然而，在某些情况下，仅使用随机控制模型也是可行的，而无需借助随机预处理器。
输入图像（原图）shufffle预处理器Shuffle 预处理器+shuffle模型仅使用 Shuffle（预处理器：无）
【实操部分】
controlnet的模型选择：
预处理器：Shuffle 模型：Shuffle
【引导图】
【提示词】
Living room
Modern interior design
Minimalist decor
Cozy living room
Chic home office
part 4 Instruct P2P 的实操使用
【 Instruct P2P原理介绍】
可以通过运用指令式提示词（如 make Y into X 等等，具体示例如下圖中所示），实现对圖片的直接指令控制。
【实操部分】
controlnet的模型选择：
预处理器： none 模型： P2P
【引导图】
Make him into Trump
Make it into pink
Make it into winter style
part 5 结尾
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