ControlNet是一种用于控制预训练图像扩散模型（例如Stable Diffusion）的神经网络结构模型，它通过添加额外的条件来控制图像生成过程。以下是ControlNet的一些关键特点和功能：1、图像生成与控制：ControlNet利用条件生成对抗网络来生成图像，它能够精确控制图像的特定元素，如姿势、表情、手指等，以生成高质量的图像。2、多种预处理器和模型选择：ControlNet支持多种预处理器和模型选择，以适应不同的生成需求。它可以通过不同的预处理器和模型来控制图像的边缘、线稿、涂鸦等特征，使得生成的图像更加符合用户的预期。3、用户引导的图像生成：ControlNet允许用户通过上传参考图来控制人物的姿势、控制表情或手指动作，从而生成具有特定姿势和表情的人物图像，或者上传线稿让AI填色渲染。4、技术架构：ControlNet是Stable Diffusion模型的迭代，它嵌入了U-Net模型，这是原始SD模型的直接后代。ControlNet通过提供一个可训练的编码器，该编码器能够影响输出图像结果的空间控制。5、多种控制方式：ControlNet提供了多种控制方式，包括Canny边缘检测、深度图、OpenPose人体姿态估计、涂鸦等，这些都可以作为条件输入来指导生成图像的内容。6、应用范围广泛：ControlNet的应用范围广泛，从数字艺术和视频游戏设计到高级模拟和虚拟现实，它允许用户勾画出粗略的轮廓或提供基本的深度图，然后让人工智能填充细节，生成高质量、连贯的图像。7、开源与社区支持：ControlNet自开源以来，在GitHub上获得了25k星，显示了其在计算机视觉领域的影响力和社区的广泛支持。8、人机协作：ControlNet展示了内容创作的未来不仅仅在于自动化，还在于人与机器之间的协作，它通过允许人类创造者指导生成过程，提供了精确性和增强了创造力的协作方面。ControlNet的出现代表了AI生成开始进入真正可控的时期，它为AI绘图大规模商用提供了可能，并在AI绘图设计领域引起了广泛关注。