Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
cele mai bune modele AI open source

Nodul Apply ControlNet în ComfyUI

Apply ControlNet atașează o imagine ghid și un ControlNet încărcat la CONDITIONING-ul pozitiv și negativ cu o intensitate și procente de start/sfârșit, astfel încât sampler-ul să urmeze marginile, adâncimea sau poziția din ghid.
Pachet de noduri: ComfyUI core
Categorie: ControlNet și guidance

Ce face Apply ControlNet

Apply ControlNet (varianta mai nouă ControlNetApplyAdvanced, afișată ca Apply ControlNet) ia conditioning-ul pozitiv și negativ, un CONTROL_NET, imaginea ghid preprocesată și, în versiunile recente, VAE-ul. Returnează un conditioning nou care transmite semnalul de control sampler-ului. strength ajustează influența (1.0 e maxim), start_percent și end_percent limitează controlul la o parte din procesul de sampling, de exemplu 0.0-0.6 ca să se stabilească compoziția devreme, dar modelul să termine detaliile liber.
Imaginea ghid trebuie să fie deja în forma așteptată de ControlNet: un ControlNet Canny vrea margini albe pe fundal negru, un ControlNet Depth vrea o hartă de adâncime gri, OpenPose vrea scheletul colorat. Preprocesatoarele din pachetul ControlNet Aux produc aceste forme dintr-o fotografie. Pentru ControlNet-urile Tile, ghidul e chiar poza, adesea blurată sau redimensionată.

Intrări

Nume
Tip
Ce este
positive / negative
CONDITIONING
De la nodurile CLIP Text Encode.
control_net
CONTROL_NET
De la Load ControlNet Model.
image
IMAGE
Ghidul preprocesat (margini, adâncime, poziție sau poza pentru Tile).
vae
VAE
Opțional în versiunile recente; necesar pentru unele ControlNet-uri Flux și Union.
strength
FLOAT
0-2, cât de tare se urmează ghidul. 0.6-1.0 e obișnuit.
start_percent / end_percent
FLOAT
Porțiunea din sampling când controlul e activ.

Ieșiri

Nume
Tip
Ce este
positive
CONDITIONING
Conditioning pozitiv controlat pentru KSampler.
negative
CONDITIONING
Conditioning negativ controlat pentru KSampler.
AD
Sari peste configurare: fluxuri ComfyUI preinstalate în cloud
BitVector rulează fluxuri de lucru ComfyUI gata făcute pe propriile GPU-uri. Fără instalare, fără noduri lipsă, fără casete roșii. Deschide-l pe telefon sau laptop și generează într-un minut.

Cum folosești Apply ControlNet

  1. Încarcă o fotografie cu Load Image și trece-o printr-un preprocesator (Canny Edge, Depth Anything, DWPose).
  2. Încarcă ControlNet-ul potrivit cu Load ControlNet Model.
  3. Adaugă Apply ControlNet; conectează positive, negative, control_net și imaginea ghid.
  4. Setează strength la 0.8 și end_percent la 0.8 ca punct de plecare.
  5. Conectează cele două ieșiri la KSampler pozitiv și negativ; păstrează dimensiunea latentă potrivită cu raportul ghidului.

Setări și sfaturi

  • Leagă mai multe noduri Apply ControlNet (poziție + adâncime) conectând ieșirile unuia la următorul.
  • Scade end_percent (0.5-0.7) ca să lași modelul să adauge detalii și să eviți un aspect rigid, trasat.
  • Păstrează imaginea ghid la același raport de aspect ca latentul; ea se redimensionează să se potrivească.
  • Pentru Tile upscaling folosește strength 0.5-0.8 ca detaliile să poată varia.
  • Previzualizează ieșirea preprocesatorului: un ghid negru sau zgomotos explică majoritatea cazurilor cu „fără efect”.

Depanare Apply ControlNet

Rezultatul ignoră ghidul

De ce se întâmplă
strength aproape de 0, end_percent prea mic, o imagine ghid neagră sau un ControlNet Union fără tip.

Cum se repară
Previzualizează ghidul, setează strength 0.8-1.0 și end_percent 1.0 pentru test, apoi relaxează. Adaugă SetUnionControlNetType pentru modelele union.

Eroare: formele mat1 și mat2 nu pot fi înmulțite / nepotrivire ControlNet

De ce se întâmplă
Familia ControlNet nu se potrivește cu checkpoint-ul (SD 1.5 vs SDXL vs Flux).

Cum se repară
Folosește un ControlNet din aceeași familie cu checkpoint-ul.

Imagine arsă, cu contrast puternic, posterizată

De ce se întâmplă
strength peste 1 cu un ControlNet puternic (Canny sau Lineart) și cfg mare.

Cum se repară
Strength 0.6-0.9, end_percent 0.7, cfg în intervalul normal al modelului.

Fluxul vechi arată „Apply ControlNet (OLD)”

De ce se întâmplă
Nodul single-conditioning a fost redenumit; încă funcționează, dar nu are control start/end și pasul negativ.

Cum se repară
Înlocuiește-l cu Apply ControlNet și conectează atât pozitiv cât și negativ.

Eroare Flux ControlNet legată de lipsa vae

De ce se întâmplă
Unele ControlNet-uri Flux și Union au nevoie de VAE pentru a codifica ghidul.

Cum se repară
Conectează ieșirea VAE de la Load VAE la intrarea vae a Apply ControlNet.

AD
Rulează acest flux de lucru de pe telefon
Fiecare flux de lucru de pe această pagină este preinstalat pe BitVector cu modelele și nodurile personalizate deja la locul lor. Alege unul, tastează un prompt, gata. Zero configurare, nimic de descărcat.

Întrebări despre Apply ControlNet

Trebuie să preprocesez imaginea?

Da, cu excepția ControlNet-urilor Tile și Inpaint, care iau poza direct. Fiecare ControlNet e antrenat pentru un tip de hartă.

Pot folosi ControlNet cu img2img?

Da. Latentul vine de la VAE Encode, controlul de la acest nod; sunt independente.

Câte ControlNet-uri pot lega unul după altul?

Cât îți permite VRAM-ul; două sau trei e obișnuit. Fiecare adaugă memorie și timp.

Noduri conexe

Load ControlNet Model
ComfyUI core
Load ControlNet Model încarcă un fișier ControlNet (sau T2I-Adapter / ControlNet Union) din models/controlnet și oferă un obiect CONTROL_NET pentru Apply ControlNet.
Load Image
ComfyUI core
Load Image încarcă o poză din folderul ComfyUI input (sau un fișier încărcat) și oferă un tensor IMAGE plus un MASK luat din canalul alfa, punctul de plecare pentru img2img, inpainting, ControlNet și grafurile IP-Adapter.
KSampler
ComfyUI core
KSampler rulează ciclul de denoising: ia modelul, prompturile și un latent și produce imaginea latentă finală, controlată de seed, pași, cfg, sampler, scheduler și denoise.
CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode transformă un prompt text în CONDITIONING folosind encoderul text al modelului. Un nod ține promptul pozitiv, iar altul promptul negativ.
Ultimate SD Upscale
ComfyUI_UltimateSDUpscale
Ultimate SD Upscale mărește o imagine cu un model ESRGAN, apoi o re-eșantionează pe bucăți prin modelul de difuzie folosind promptul tău la un nivel scăzut de denoise, adăugând detalii reale la 2x-4x fără să consume toată memoria VRAM.
AD
Sătul să repari noduri? Lasă cloud-ul să o facă
BitVector menține sute de fluxuri ComfyUI instalate, actualizate și testate pe GPU-uri cloud rapide. Fără Python, fără erori CUDA, fără limite de VRAM. Funcționează din orice browser.

Mai multe noduri ComfyUI

ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager este extensia care instalează, actualizează și repară pachetele de noduri personalizate și modelele direct din interfață, rezolvă nodurile lipsă în fluxurile de lucru importate și face snapshot-uri cu configurația ta.
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) deschide un fișier model .safetensors sau .ckpt și oferă cele trei părți de care are nevoie orice workflow: MODEL-ul de difuzie, encoderul text CLIP și VAE-ul.
Save Image
ComfyUI core
Save Image salvează tensorul IMAGE în ComfyUI/output ca PNG, cu întregul flux de lucru încorporat în metadatele fișierului, astfel încât poza poate fi trasă înapoi în ComfyUI pentru a restaura graful.
VAE Decode
ComfyUI core
VAE Decode transformă LATENTUL eșantionat în imagine PIXEL cu VAE; VAE Decode (Tiled) face același lucru pe bucăți pentru imagini foarte mari.
Empty Latent Image
ComfyUI core
Empty Latent Image creează o pânză latentă goală (lățime, înălțime, batch_size) de la care începe procesul de generare text-în-imagine; dimensiunile trebuie să fie multipli de 8 și să corespundă familiei modelului.
Load LoRA
ComfyUI core
Load LoRA (LoraLoader) aplică un fișier LoRA pe MODEL și CLIP cu intensități separate, astfel încât un stil, personaj sau concept să poată fi adăugat oricărui checkpoint fără să fie nevoie de un merge.