ComfyUI 中的 Load ControlNet Model 节点
加载 ControlNet 模型会从 models/controlnet 读取一个 ControlNet（或 T2I-Adapter / ControlNet Union）文件，并输出一个用于 Apply ControlNet 的 CONTROL_NET 对象。
节点包:ComfyUI core
分类:ControlNet 与引导
Load ControlNet Model 的作用
ControlNet 是辅助网络，用来用引导图像控制扩散模型：比如边缘图、深度图、姿态骨架、法线图或图片本身（Tile）。加载 ControlNet 模型就是加载这样的文件，且必须和基础模型系列匹配：SD 1.5 的 ControlNet 用于 SD 1.5 检查点，SDXL 的 ControlNet（比如 controlnet-union-sdxl-1.0、diffusers_xl_canny）用于 SDXL 和 Pony，Flux 的 ControlNet（Shakker、InstantX、Union Pro）用于 Flux。
Union 和 Promax 模型把几种控制类型打包在一个文件里，通过配套节点（SetUnionControlNetType）或者你给它的预处理器来切换模式。T2I-Adapters 也是用这个节点加载，体积更小但效果弱一些。DiffControlNetLoader 变体接收 MODEL 输入，用于 diff-ControlNets，这种比较少见。
输入
名称 | 类型 | 含义 |
|---|---|---|
control_net_name | COMBO | 来自 models/controlnet 的文件。 |
输出
名称 | 类型 | 含义 |
|---|---|---|
CONTROL_NET | CONTROL_NET | 加载好的网络；连接到 Apply ControlNet。 |
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如何使用 Load ControlNet Model
- 下载一个适合你模型系列的 ControlNet 到 models/controlnet。
- 添加加载 ControlNet 模型节点，选择文件。
- 把 CONTROL_NET 连接到 Apply ControlNet，同时连接预处理好的引导图像。
- 如果是 Union 模型，添加 SetUnionControlNetType 节点，选择 canny、depth、openpose 等类型。
设置与技巧
- 文件名能告诉你系列："xl" 或 "sdxl" 是 SDXL，"v11p_sd15" 是 SD 1.5，"flux" 是 Flux。
- fp16 版本（SD 1.5 大约 700 MB，SDXL 大约 2.5 GB）足够用来生成。
- 一个加载好的 ControlNet 可以在多个 Apply ControlNet 节点用不同的图像重复使用。
- ControlNet 辅助包里有预处理器（Canny、Depth Anything、DWPose）用来生成引导图像。
Load ControlNet Model 故障排查
错误：ControlNet 模型类型不匹配 / 形状不匹配
原因
用 SDXL 检查点加载了 SD 1.5 的 ControlNet，或者反过来。
修复方法
下载对应系列的 ControlNet，然后在这里选对。
ControlNet 没有明显效果
原因
Union 模型没设置类型，强度是 0，或者预处理失败导致引导图像全黑。
修复方法
预览引导图像，设置强度在 0.6-1.0，Union 文件加上 SetUnionControlNetType 节点。
下拉菜单是空的
原因
models/controlnet 里没文件，或者文件放在了不支持的子文件夹里。
修复方法
把 .safetensors 或 .pth 文件直接放到 models/controlnet 里，然后按 R 刷新。
关于 Load ControlNet Model 的问题
我能加载 diffusers ControlNet 文件夹吗？
只能加载单文件版本。要么转换，要么下载 .safetensors 版本。
ControlNet 能和 LoRA 一起用吗？
可以；ControlNet 作用于条件，LoRA 是给模型打补丁，它们可以自由组合。
相关节点
Apply ControlNet
ComfyUI core
Apply ControlNet 会把引导图和加载好的 ControlNet 附加到正负 CONDITIONING 上，带有强度和开始/结束百分比，这样采样器就能根据引导图的边缘、深度或姿势来工作。
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint（CheckpointLoaderSimple）打开一个 .safetensors 或 .ckpt 模型文件，并输出每个工作流程都需要的三个部分：扩散模型 MODEL、CLIP 文本编码器和 VAE。
Load Image
ComfyUI core
Load Image 从 ComfyUI 的输入文件夹（或上传）读取图片，输出一个 IMAGE 张量和一个从 alpha 通道提取的 MASK，这是 img2img、修补、ControlNet 和 IP-Adapter 图的起点。
Ultimate SD Upscale
ComfyUI_UltimateSDUpscale
Ultimate SD Upscale 使用 ESRGAN 模型放大图片，然后通过扩散模型按块重新采样，低去噪下用你的提示词添加真实细节，实现 2x-4x 放大且不会耗尽显存。
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更多 ComfyUI 节点
CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode 用模型文本编码器把文本提示转换成 CONDITIONING。一个节点放正面提示，另一个放负面提示。
ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager 是一个扩展，可以在界面内安装、更新和修复自定义节点包和模型，解决导入工作流时缺失的节点问题，并且可以快照你的设置。
KSampler
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KSampler 运行去噪循环：它接收模型、提示词和潜变量，生成最终的潜变量图像，受种子、步数、cfg、采样器、调度器和去噪程度控制。
Save Image
ComfyUI core
Save Image 会把 IMAGE 张量保存成 PNG 文件到 ComfyUI/output 文件夹，文件里还会嵌入整个工作流程的元数据，这样你以后可以把图片拖回 ComfyUI，恢复整个图。
VAE Decode
ComfyUI core
VAE Decode 使用 VAE 将采样得到的 LATENT 转换成像素 IMAGE；VAE Decode (Tiled) 则是对非常大的图片进行分块处理，效果相同。
Empty Latent Image
ComfyUI core
Empty Latent Image 创建一个空白的潜在画布（宽度、高度、批量大小），文本到图像采样就是从这里开始的；尺寸必须是8的倍数，并且要和模型家族匹配。
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