stable diffusion的ControlNet插件怎么使用

ControlNet插件是用于稳定扩散的，它可以帮助用户控制网络的扩散速度和范围。使用ControlNet插件，用户可以设置网络的扩散速度和范围，以达到稳定扩散的效果。具体使用方法可以参考插件的说明文档。

相关问题

stable diffusion蒙版重绘 全图都变了

### Stable Diffusion 蒙版重绘导致全图变化解决方案

当使用蒙版进行局部重绘时，如果发现整个图像发生变化而不是仅限于指定区域，这通常是因为模型未能严格遵循蒙版指示。为了确保只修改特定部分而不影响其他区域，在设置参数和操作流程方面需要注意几个要点。

#### 参数调整建议
对于采样步数（`Steps`），较低数值有助于减少全局风格漂移的风险[^1]。同时，适当降低 CFG Scale 可以让生成过程更加关注原始图像特征而非过度创造新细节。另外，Inpainting Mask Weight 控制着蒙版内外权重比例，默认情况下该值设为 1.0 表示完全信任用户提供的掩码；增大此参数可增强对非遮挡区的保护力度。

#### 技术优化措施
采用高分辨率输入可以提高最终输出质量并更好地维持原有结构完整性。此外，利用 ControlNet 插件能进一步加强边缘检测精度，从而更精准地界定需修复范围之外的内容不变性[^2]。

from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
import torch

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)

# 设置调度器加速推理速度
scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.scheduler = scheduler

def inpaint(image_path, mask_image_path):
    init_image = Image.open(image_path).convert("RGB").resize((768, 768))
    mask_image = Image.open(mask_image_path).convert("L").resize((768, 768))

    image = pipe(
        prompt="A fantasy landscape", 
        image=init_image,
        mask_image=mask_image,
        num_inference_steps=50,           # 减少步骤数量
        guidance_scale=7.5                # 下调指导尺度
    ).images[0]

inpaint('input.jpg', 'mask.png')

通过上述方法可以在很大程度上缓解甚至解决因不当配置引起的整张画布变动现象，使Stable Diffusion 更加贴近预期效果执行局部编辑任务。

stable+diffusion骨骼姿势包分享

Stable Diffusion是一个用于编辑和生成相同人物姿势图像的工具。它是OpenPose Editor的扩展插件，可以自定义人物的姿势和表情，并生成深度、法线和边缘图等信息。通过Stable Diffusion，你可以增加缺失的骨骼点，调整姿势比例，调整画布大小等。这个工具可以用于创建个性化的人物绘画，修复和提高图像的质量。它是ControlNet中OpenPose的有力补充。