Node Apply ControlNet trong ComfyUI

Apply ControlNet gắn một ảnh hướng dẫn và một ControlNet đã tải vào CONDITIONING dương và âm với độ mạnh và phần trăm bắt đầu/kết thúc, để bộ lấy mẫu theo dõi các cạnh, độ sâu hoặc tư thế từ ảnh hướng dẫn.

Gói node: ComfyUI core

Danh mục: ControlNet và dẫn hướng

Apply ControlNet làm gì

Apply ControlNet (phiên bản mới hơn là ControlNetApplyAdvanced, hiển thị dưới tên Apply ControlNet) nhận conditioning dương và âm, một CONTROL_NET, ảnh hướng dẫn đã được xử lý trước và, ở các phiên bản gần đây, cả VAE. Nó trả về conditioning mới mang tín hiệu điều khiển cho bộ lấy mẫu. strength điều chỉnh mức ảnh hưởng (1.0 là đầy đủ), start_percent và end_percent giới hạn điều khiển trong một phần của quá trình lấy mẫu, ví dụ 0.0-0.6 để bố cục được thiết lập sớm nhưng mô hình tự do hoàn thiện chi tiết.

Ảnh hướng dẫn phải ở dạng mà ControlNet yêu cầu: ControlNet Canny muốn các cạnh trắng trên nền đen, ControlNet Depth muốn bản đồ độ sâu màu xám, OpenPose muốn bộ xương có màu. Các bộ tiền xử lý từ gói ControlNet Aux tạo ra những ảnh này từ một bức ảnh chụp. Với ControlNet Tile, ảnh hướng dẫn chính là ảnh gốc, thường được làm mờ hoặc giảm kích thước.

Đầu vào

Tên	Kiểu	Ý nghĩa
positive / negative	CONDITIONING	Từ các node CLIP Text Encode.
control_net	CONTROL_NET	Từ Load ControlNet Model.
image	IMAGE	Ảnh hướng dẫn đã được xử lý trước (cạnh, độ sâu, tư thế hoặc ảnh cho Tile).
vae	VAE	Tùy chọn ở các phiên bản gần đây; cần thiết với một số ControlNet Flux và Union.
strength	FLOAT	0-2, mức độ theo sát ảnh hướng dẫn. Thường dùng 0.6-1.0.
start_percent / end_percent	FLOAT	Phần của quá trình lấy mẫu mà điều khiển có hiệu lực.

Đầu ra

Tên	Kiểu	Ý nghĩa
positive	CONDITIONING	Conditioning dương có điều khiển cho KSampler.
negative	CONDITIONING	Conditioning âm có điều khiển cho KSampler.

Bỏ qua cài đặt: workflow ComfyUI cài sẵn trên đám mây

BitVector chạy các workflow ComfyUI làm sẵn trên GPU của họ. Không cài đặt, không thiếu node, không ô đỏ. Mở trên điện thoại hay laptop và tạo ảnh trong một phút.

Dùng thử BitVector

Cách dùng Apply ControlNet

Tải ảnh với Load Image và chạy qua bộ tiền xử lý (Canny Edge, Depth Anything, DWPose).
Tải ControlNet phù hợp với Load ControlNet Model.
Thêm Apply ControlNet; kết nối positive, negative, control_net và ảnh hướng dẫn.
Đặt strength 0.8 và end_percent 0.8 làm điểm bắt đầu.
Kết nối hai đầu ra vào KSampler positive và negative; giữ kích thước latent phù hợp với tỉ lệ ảnh hướng dẫn.

Cài đặt và mẹo

Nối chuỗi nhiều node Apply ControlNet (tư thế + độ sâu) bằng cách lấy đầu ra của node này làm đầu vào cho node tiếp theo.
Giảm end_percent (0.5-0.7) để mô hình có thể thêm chi tiết và tránh nhìn như vẽ theo nét cứng.
Giữ ảnh hướng dẫn cùng tỉ lệ khung hình với latent; ảnh sẽ được thay đổi kích thước cho phù hợp.
Với Tile upscaling, dùng strength 0.5-0.8 để chi tiết vẫn có thể thay đổi.
Xem trước kết quả bộ tiền xử lý: ảnh hướng dẫn đen hoặc nhiễu giải thích hầu hết các trường hợp "không có hiệu ứng".

Kết nối đầu ra VAE từ Load VAE vào đầu vào vae của Apply ControlNet.

Chạy workflow này từ điện thoại của bạn

Mọi workflow trên trang này đều được cài sẵn trên BitVector cùng mô hình và node tùy chỉnh. Chọn một cái, nhập prompt, xong. Không cần cài đặt, không phải tải gì.

Dùng thử BitVector

Câu hỏi về Apply ControlNet

Có phải mình phải xử lý ảnh trước không?

Có, trừ ControlNet Tile và Inpaint, chúng dùng ảnh gốc luôn. Mỗi ControlNet được huấn luyện cho một loại bản đồ riêng.

Mình có thể dùng ControlNet với img2img không?

Được. Latent lấy từ VAE Encode, điều khiển từ node này; hai cái độc lập với nhau.

Mình có thể xếp bao nhiêu ControlNet?

Bao nhiêu tùy VRAM cho phép; thường là hai hoặc ba. Mỗi cái thêm bộ nhớ và thời gian.

Node liên quan

Load ControlNet Model

ComfyUI core

Load ControlNet Model đọc một file ControlNet (hoặc T2I-Adapter / ControlNet Union) từ models/controlnet và xuất ra một đối tượng CONTROL_NET để dùng với Apply ControlNet.

Load Image

ComfyUI core

Load Image đọc một bức ảnh từ thư mục input của ComfyUI (hoặc từ file bạn tải lên) và xuất ra một tensor IMAGE cùng với một MASK lấy từ kênh alpha, điểm bắt đầu cho các đồ thị img2img, inpainting, ControlNet và IP-Adapter.

KSampler

ComfyUI core

KSampler chạy vòng lặp khử nhiễu: nó lấy model, prompt và latent rồi tạo ra latent ảnh hoàn chỉnh, được điều khiển bởi seed, steps, cfg, sampler, scheduler và denoise.

CLIP Text Encode (Prompt)

ComfyUI core

CLIP Text Encode biến một đoạn văn bản thành CONDITIONING bằng cách dùng bộ mã hóa văn bản của mô hình. Một node giữ prompt tích cực, node kia giữ prompt tiêu cực.

Ultimate SD Upscale

ComfyUI_UltimateSDUpscale

Ultimate SD Upscale phóng to hình ảnh bằng mô hình ESRGAN, rồi sau đó lấy mẫu lại từng ô qua mô hình diffusion với prompt của bạn ở mức denoise thấp, thêm chi tiết thật ở mức 2x-4x mà không bị hết VRAM.

Mệt vì sửa node? Để đám mây lo

BitVector giữ hàng trăm workflow ComfyUI luôn được cài đặt, cập nhật và kiểm thử trên GPU đám mây tốc độ cao. Không Python, không lỗi CUDA, không giới hạn VRAM. Dùng được trên mọi trình duyệt.

Dùng thử BitVector