ControlNet

ControlNet 是一种神经网络结构，它通过添加额外条件来控制扩散模型，被称为 AI 图像生成的游戏规则改变者。其核心价值在于解决了空间一致性问题——在此之前，没有有效的方法告诉 AI 模型保留输入图像的哪些部分，ControlNet 引入了一种方法，使 Stable Diffusion 模型能够使用额外的输入条件，明确告诉模型确切地做什么。

ControlNet 作为 Stable Diffusion 的增强控制能力而存在。Stable Diffusion 本身是一个潜在的文本到图像扩散模型，能够根据任何文本输入生成逼真的图像。当前最新版本是 Stable Diffusion XL，拥有更大的 UNet 骨干网络，可以生成更高质量的图像。ControlNet 则在此基础之上，为生成过程增加额外的条件控制层。

在 stablediffusionweb.com 平台上，用户可以通过在线界面免费使用 Stable Diffusion 并尝试 ControlNet 功能。平台强调匿名与隐私保护，不收集和使用任何个人信息，也不存储用户的文本或图像。对于想要创建更好提示的用户，平台提供了覆盖超过900万个 Stable Diffusion 提示的数据库功能，方便搜索和参考。

当你想在 Stable Diffusion 中精确控制画面结构、保留输入图像的特定部分时，ControlNet 提供了一种通过额外条件来控制扩散模型的方法，解决了空间一致性问题，是值得使用的控制方案。当你的需求只是从文本生成图像、不需要额外结构控制时，Stable Diffusion 本身的文本到图像能力已经足够，ControlNet 的额外条件层反而增加复杂度。此外，ControlNet 依赖在线平台的服务器，用户众多时可能遇到错误，需要重试。对隐私敏感的用户可以放心，平台不收集个人信息，也不存储文本或图像。