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AI绘画相信大家都已经不陌生了，虽然AI绘画出图很方便，但是要让其生成一副自己满意的图，还是需要费一番心思，有时候多次调整关键词就是生成不了自己想要的画面，这些一直以来都是AI绘画的痛点但就在最近，一款名为"ControlNet"AI绘画插件的出现，几乎可以说是完美解决了A绘画的痛点，它可以几乎做到完美控制画面
目前ControlNet能做到骨骼绑定，精准控线，依据3D视图的法线进行绘图，线稿上色，依据深度图结构透视精准重绘(可以简单理解为3渲2)等
注意:目前ControlNet是AI绘画界最大的热点，其更新速度极快，考虑到时效性，本文仅作当前参考ControlNet的绘画模式是:先让用户输入一张参考图，然后程序根据此图按一定的模式预处理一张新图，之后再由AI根据这两幅图绘制出成品;当然，用户可以关闭程序的预处理功能，直接输入一张用户自己处理好的图片当作预处理图，之后AI仅根据这副图生成成品
如果有人对AI绘画不够了解，可以参考我之前的一篇介绍AI绘画的文章
骨骼绑定-OpenPose
用户可以输入一张姿势图片(推荐使用真人图片)作为A绘画的参考图，输入prompt后，之后AI就可以依据此生成副相同姿势的图片;当然了，用户可以直接输入一张姿势图，如下图:
注意:OpenPose模型已经更新手部骨骼了，手指的问题和多人问题将很快被解决
二精准控线
21Canny模型
用户输入一张动漫图片作为参考，程序会对这个图片预加载出线稿图，之后再由AI对线稿进行精准绘制(细节复原
能力强
2.2 Hed模型
相比Canny自由发挥程度更高
2.3Scribble模型
涂鸦成图，比Canny自由发挥程度更高，以下为低权重成图
2.4 Seg模型
区块标注，适合潦草草图上色
2.5 MIsd模型
建筑物线段识别
三.三维制图
3.1Normal模型
适用于3维制图，用于法线贴图，立体效果
AI会提取用户输入的图片中3D物体的法线向量，以法线为参考绘制出一副新图，此图与原图的光影效果完全相同
3.2Depth模型
该模型可以较好的掌握图片内的复杂3维结构层次，并将其复现它会从用户输入的参考图中提取深度图，再依据此重现画面的结构层次这也就说明了我们可以直接通过3D建模软件直接搭建出一个简单的场景，再将其抛给AI绘画"Depth"模型去”渲染“
来源：知乎 AI设计大脑
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