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ControlNet spiegato: posa, profondità, contorni e immagini di riferimento per SD 1.5, SDXL e Flux

Argomento: Prompting
Di Captain
Pubblicato il 2026-02-18
Come ControlNet fa sì che un modello segua una posa, una mappa di profondità, un disegno di contorni o uno scarabocchio invece di indovinare la composizione dal prompt: i tipi di controllo più comuni e quando usare ciascuno, il passaggio del preprocessore, le impostazioni di forza e percentuale finale, i file specifici per famiglia e le alternative dell’era Flux (Flux Depth, Canny, Kontext).

Panoramica

Un prompt dice cosa disegnare; ControlNet dice dove. È una rete laterale, addestrata per famiglia, che legge un’immagine di controllo (una posa a bastoncino, una mappa di profondità, un disegno di contorni, uno scarabocchio, una mappa di segmentazione) e guida il denoiser affinché il risultato corrisponda a quella struttura. Il prompt decide ancora soggetto, stile e luce; l’immagine di controllo fissa la composizione. È così che si ottiene la stessa posa su dieci personaggi, si trasforma un render 3D in una foto o si mantiene la forma esatta di un prodotto.
Due passaggi succedono sempre. Prima un preprocessore trasforma la tua foto sorgente nell’immagine di controllo (OpenPose disegna lo scheletro, MiDaS o Depth Anything stimano la profondità, Canny trova i contorni, Lineart traccia i contorni). Poi il modello ControlNet per la tua famiglia usa quell’immagine durante la generazione. Dare la foto grezza invece della mappa preprocessata è l’errore numero uno dei principianti; il secondo è usare un ControlNet
SD 1.5
su un
checkpoint
SDXL
.
Flux
e i modelli 2025 hanno cambiato le cose: Black Forest Labs distribuisce Flux Depth e Flux Canny come modelli completi e
LoRA
, Union ControlNets coprono diversi tipi in un file per SDXL e Flux, e gli editor di istruzioni (
Qwen Image
Edit, Kontext) gestiscono molti lavori di "mantieni questo, cambia quello" senza un’immagine di controllo. Il catalogo su questo sito etichetta i ControlNet sotto "altro" con la loro famiglia; la pagina del modello nomina il tipo di controllo.

Riferimento

Nome
Tipo
Cos'è
OpenPose
control type
Punti chiave di corpo, mani e volto come figura a bastoncino. Trasferimento posa, coreografia, personaggi coerenti. Debole sulle mani a meno che il modello mani non sia attivo.
Depth (MiDaS, Zoe, Depth Anything)
control type
Mappa di profondità in scala di grigi. Mantiene la disposizione spaziale e la camera permettendo un completo restyling. Il controllo più permissivo per foto a illustrazione.
Canny / Lineart / SoftEdge (HED)
control type
Disegni di contorni. Canny è preciso e netto, Lineart per disegni, SoftEdge più morbido. Forme di prodotti, architettura, loghi.
Scribble
control type
Tratti grezzi che disegni tu stesso diventano una composizione. Forza bassa (0.5-0.7) o il risultato sembra lo scarabocchio.
Tile
control type
Guida un passaggio di
upscaling
o dettaglio per restare fedele all’input a bassa risoluzione. Il motore dietro la maggior parte dei flussi di lavoro "upscaling definitivo".
IP-Adapter / Redux / reference
image conditioning
Non è un ControlNet: condiziona lo stile o il volto di un’immagine invece della sua struttura. Si combina con un ControlNet per avere entrambi.
Strength / weight
0.4-1.0
Quanto viene applicata la struttura. 0.8 per posa e profondità, 0.5-0.7 per contorni e scarabocchio.
Start / end percent
0.0-1.0
A quale parte del denoising si applica il controllo. Finire a 0.6-0.8 lascia al modello la libertà di finire i dettagli e toglie l’effetto "tracciato".
Family files
SD 1.5: lllyasviel control_v11 | SDXL: diffusers / xinsir Union | Flux: Flux Depth/Canny, Shakker Union, InstantX
Ogni famiglia ha bisogno del suo ControlNet; dimensioni 0.7-2.5 GB. I file Union raggruppano più tipi.
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Controllo posa e profondità nel browser
BitVector Prism include controllo posa e profondità per i suoi modelli SDXL e Flux: carica un riferimento, scegli il controllo, scrivi il prompt. Nessun preprocessore da installare.

Passo dopo passo

  1. Scegli il tipo di controllo per il lavoro: posa per persone, profondità per scene e restyling, Canny o Lineart per forme nette, scarabocchio per idee, tile per upscaling.
  2. Scarica il ControlNet per la famiglia del tuo checkpoint in models/controlnet (
    ComfyUI
    ) o models/ControlNet (A1111,
    Forge
    ). I file Union risparmiano spazio se usi più tipi.
  3. Carica la tua immagine sorgente e usa il preprocessore corrispondente (ComfyUI: i nodi controlnet_aux; A1111: l’estensione ControlNet lo fa inline). Anteprima l’immagine di controllo; correggila se lo scheletro ha perso un arto.
  4. ComfyUI: Applica ControlNet (Advanced) tra CLIP Text Encode e KSampler, collega l’immagine di controllo e il modello ControlNet, forza 0.8, inizio 0, fine 0.8.
  5. A1111 / Forge: abilita ControlNet unità 0, scegli preprocessore e modello dello stesso tipo, peso 0.8, passo di controllo finale 0.8, pixel perfect attivo.
  6. Scrivi il prompt per quello che vuoi vedere, non per la posa (la posa è gestita). Genera quattro seed.
  7. Abbassa forza o percentuale finale se l’immagine sembra tracciata o piatta; alzale se la struttura si perde. Metti una seconda unità (posa + profondità) per composizioni ostinate.
  8. Sul cloud,
    PirateDiffusion
    applica ControlNet quando rispondi a un’immagine sorgente con /render e un flag di controllo;
    BitVector
    offre posa e profondità nei suoi strumenti immagine.

Esempi

Trasferimento posa in ComfyUI (SDXL)

Load Image (reference photo) -> DWPose Estimator (body + hands) -> Apply ControlNet Advanced (xinsir controlnet-union-sdxl, type openpose, strength 0.8, end 0.75) -> KSampler
Prompt: a knight in weathered plate armour standing on a cliff at dawn, cinematic, 35mm

Foto a acquerello con profondità (A1111 / Forge)

ControlNet unit 0: preprocessor depth_anything, model control_sdxl_depth, weight 0.7, end 0.7, pixel perfect
Prompt: loose watercolour illustration of a harbour town, paper texture, soft morning light

Flux Canny LoRA

Load Diffusion Model (flux1-dev-fp8) -> LoraLoaderModelOnly (flux1-canny-dev-lora, 0.85) -> InstructPixToPixConditioning (canny image) -> KSampler (guidance 30)

Consigli

  • La profondità batte Canny per foto a illustrazione perché lascia libera la texture; Canny batte profondità per loghi e prodotti perché mantiene i contorni precisi.
  • La percentuale finale è l’impostazione che la maggior parte delle persone non tocca mai e quella che risolve l’aspetto plastico e tracciato.
  • Ridimensiona l’immagine di controllo alla dimensione di generazione mantenendo lo stesso rapporto d’aspetto; forme diverse tagliano lo scheletro.
  • OpenPose da una tua foto è il modo più veloce per avere una libreria di pose coerenti per un personaggio.
  • Per Flux, le LoRA Depth e Canny di Black Forest Labs sono più leggere dei modelli di controllo completi e abbastanza buone per la maggior parte dei lavori.
  • Gli editor di istruzioni (Qwen Image Edit, Kontext) spesso sostituiscono un passaggio ControlNet per modifiche "stessa scena, soggetto diverso"; vedi la guida Qwen Image Edit.

Risoluzione dei problemi

ControlNet non fa nulla

Perché succede
Famiglia sbagliata (ControlNet SD 1.5 su SDXL), o è stata data la foto grezza invece della mappa preprocessata.

Come risolverlo
Usa la famiglia giusta; esegui il preprocessore e controlla l’anteprima.

Risultato sembra tracciato e piatto

Perché succede
Forza 1.0 con percentuale finale 1.0.

Come risolverlo
Forza 0.7, fine 0.7; lascia che il modello finisca da solo.

Lo scheletro perde mani o un arto

Perché succede
Preprocessore ha rilevato male su una foto disordinata.

Come risolverlo
Usa DWPose con mani attivate, ritaglia la sorgente o modifica lo scheletro in un nodo editor OpenPose.

Memoria esaurita con due unità

Perché succede
Ogni ControlNet pesa fino a 2.5 GB.

Come risolverlo
Usa un modello Union per entrambi i tipi, o ControlNet fp8; vedi la guida
VRAM
.

ControlNet Flux genera rumore

Perché succede
Nodo di condizionamento sbagliato o
CFG
sopra 1 su un modello guidance-distilled.

Come risolverlo
Usa il nodo indicato nella pagina del modello e CFG 1 con la guida indicata.

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PirateDiffusion
ControlNet rispondendo a una foto
Su PirateDiffusion rispondi a qualsiasi immagine su Telegram con /render e un flag di controllo e il ControlNet giusto per il modello viene applicato lato server. Render illimitati a prezzo fisso.

Domande

ControlNet è una LoRA?

No. È una rete separata che legge un’immagine; una LoRA cambia i pesi del modello dal testo. Le "LoRA" Depth e Canny di Flux sono un’eccezione: modelli di controllo distribuiti in forma LoRA.

Posso usare ControlNet con video?

Sì:
Wan
VACE e i Wan Fun ControlNet prendono sequenze di posa o profondità; le guide video su questo sito li coprono.

Devo installare i modelli preprocessori?

Sì, si scaricano al primo uso (controlnet_aux in ComfyUI, l’estensione in A1111). Sono piccoli.

Qual è meglio, IP-Adapter o ControlNet?

Lavori diversi: IP-Adapter copia lo stile o l’identità da un’immagine, ControlNet copia la struttura. Molti flussi usano entrambi.

Funziona sul cloud?

PirateDiffusion e BitVector hanno i ControlNet per i loro modelli installati; tu fornisci l’immagine sorgente e il tipo di controllo.

Link e fonti

Modelli di questa guida

Scritto da
Captain

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