ComfyUI'de Apply ControlNet düğümü

Apply ControlNet, pozitif ve negatif CONDITIONING'e bir rehber görüntü ve yüklü bir ControlNet ekler; güç ve başlangıç/bitiş yüzdeleriyle, böylece örnekleyici rehberden kenarları, derinliği veya pozu takip eder.

Düğüm paketi: ComfyUI core

Kategori: ControlNet ve yönlendirme

Apply ControlNet ne yapar

Apply ControlNet (yeni ControlNetApplyAdvanced, Apply ControlNet olarak gösterilir) pozitif ve negatif conditioning, bir CONTROL_NET, önceden işlenmiş rehber IMAGE ve son sürümlerde VAE alır. Örnekleyiciye kontrol sinyalini taşıyan yeni conditioning döner. strength etkiyi ölçeklendirir (1.0 tam), start_percent ve end_percent kontrolü örneklemenin bir bölümüne sınırlar, mesela 0.0-0.6 arası, böylece kompozisyon erken ayarlanır ama model detayları özgürce tamamlar.

Rehber görüntü ControlNet’in beklediği formda olmalı: Canny ControlNet siyah üzerinde beyaz kenarlar ister, Depth ControlNet gri bir derinlik haritası ister, OpenPose renkli iskeleti ister. ControlNet Aux paketi ön işlemcileri bunları bir fotoğraftan üretir. Tile ControlNet’lerde rehber genellikle resmin kendisidir, çoğunlukla bulanıklaştırılmış veya küçültülmüş.

Girişler

Ad	Tür	Ne olduğu
positive / negative	CONDITIONING	CLIP Text Encode düğümlerinden alınır.
control_net	CONTROL_NET	Load ControlNet Model’den alınır.
image	IMAGE	Önceden işlenmiş rehber (kenarlar, derinlik, poz veya Tile için resim).
vae	VAE	Son sürümlerde isteğe bağlı; bazı Flux ve Union ControlNet’ler için gerekli.
strength	FLOAT	0-2 arası, rehberin ne kadar güçlü takip edileceği. Genelde 0.6-1.0 arası.
start_percent / end_percent	FLOAT	Kontrolün aktif olduğu örnekleme bölümü.

Çıkışlar

Ad	Tür	Ne olduğu
positive	CONDITIONING	KSampler için kontrol edilmiş pozitif conditioning.
negative	CONDITIONING	KSampler için kontrol edilmiş negatif conditioning.

Kurulumu atlayın: bulutta önceden yüklü ComfyUI iş akışları

BitVector hazır ComfyUI iş akışlarını kendi GPU'larında çalıştırır. Kurulum yok, eksik düğüm yok, kırmızı kutu yok. Telefonunuzdan veya dizüstünüzden açın, bir dakikada üretin.

BitVector’ı dene

Apply ControlNet nasıl kullanılır

Load Image ile bir fotoğraf yükle ve bir ön işlemciden geçir (Canny Edge, Depth Anything, DWPose).
Load ControlNet Model ile eşleşen ControlNet’i yükle.
Apply ControlNet ekle; pozitif, negatif, control_net ve rehber görüntüyü bağla.
Başlangıç için strength 0.8 ve end_percent 0.8 ayarla.
İki çıkışı KSampler pozitif ve negatife bağla; latent boyutunun rehber oranıyla eşleştiğinden emin ol.

Ayarlar ve ipuçları

Birden fazla Apply ControlNet düğümünü zincirle (poz + derinlik) çıkışları bir sonrakine bağlayarak.
end_percent’i düşürmek (0.5-0.7) modelin detay eklemesini sağlar ve sert, izlenmiş görünümü önler.
Rehber görüntüyü latent ile aynı en-boy oranında tut; otomatik yeniden boyutlandırılır.
Tile büyütmede strength 0.5-0.8 kullan ki detaylar değişebilsin.
Ön işlemci çıktısını önizle: siyah veya gürültülü rehber çoğu "etkisiz" durumu açıklar.

Load VAE’nin VAE çıkışını Apply ControlNet’in vae girişine bağla.

Bu iş akışını telefonunuzdan çalıştırın

Bu sayfadaki her iş akışı, modeller ve özel düğümler hazır hâlde BitVector'da önceden yüklüdür. Birini seçin, prompt yazın, bitti. Sıfır kurulum, indirecek bir şey yok.

BitVector’ı dene

Apply ControlNet hakkında sorular

Görüntüyü ön işlemden geçirmek zorunda mıyım?

Evet, Tile ve Inpaint ControlNet’ler dışında, onlar doğrudan resmi alır. Her ControlNet bir tür harita için eğitilmiştir.

ControlNet’i img2img ile kullanabilir miyim?

Evet. Latent VAE Encode’dan gelir, kontrol bu düğümden; ikisi bağımsızdır.

Kaç ControlNet üst üste koyabilirim?

VRAM izin verdiği kadar; genelde iki veya üç kullanılır. Her biri hafıza ve zaman ekler.

İlgili düğümler

Load ControlNet Model

ComfyUI core

Load ControlNet Model, models/controlnet klasöründen bir ControlNet (veya T2I-Adapter / ControlNet Union) dosyası okur ve Apply ControlNet için bir CONTROL_NET nesnesi çıkarır.

Load Image

ComfyUI core

Load Image, ComfyUI giriş klasöründen (veya yüklemeden) bir resim okur ve img2img, inpainting, ControlNet ve IP-Adapter grafiklerinde başlangıç noktası olan alfa kanalından alınan bir MASK ile birlikte bir IMAGE tensörü çıkarır.

KSampler

ComfyUI core

KSampler, gürültü giderme döngüsünü çalıştırır: modeli, istemleri ve bir latent'i alır ve tohum, adım sayısı, cfg, örnekleyici, zamanlayıcı ve gürültü giderme ile kontrol edilen bitmiş latent görüntüyü üretir.

CLIP Text Encode (Prompt)

ComfyUI core

CLIP Text Encode, metin istemini modelin metin kodlayıcısını kullanarak CONDITIONING'e dönüştürür. Bir düğüm pozitif istemi, diğeri negatif istemi tutar.

Ultimate SD Upscale

ComfyUI_UltimateSDUpscale

Ultimate SD Upscale, bir resmi ESRGAN modeliyle büyütür, sonra düşük denoise ile diffusion modeli üzerinden parça parça yeniden örnekler, böylece VRAM bitmeden 2x-4x gerçek detay ekler.

Düğüm onarmaktan yoruldunuz mu? Bırakın bulut yapsın

BitVector yüzlerce ComfyUI iş akışını hızlı bulut GPU'larında yüklü, güncel ve test edilmiş tutar. Python yok, CUDA hatası yok, VRAM sınırı yok. Her tarayıcıda çalışır.

BitVector’ı dene