【AI学习-comfyUI学习-Controlnet线稿工作流-各个部分学习-第三步】

【AI学习-comfyUI学习-Controlnet线稿工作流-各个部分学习-第三步】

1，前言
2，说明

1，Controlnet线稿工作流
2，参数说明

3，流程

（1）进入网址，注册登录
（2）调用模块

1）模块部分1
2）模块部分2
3）模块部分3

（3）输出 提示词
（4）数据流逻辑总结
（5）改进建议
（6）模型加载
（7）生成图片

4，模块介绍

① Checkpoint加载器（#1）
② 加载图像（#2）
③ CLIP文本编码器（正面提示词） & ④ CLIP文本编码器（负面提示词）
⑤ VAE编码
⑥ LineArt艺术线稿处理器
⑦ 预览图像
⑧ 复制Latent批次
⑨ ControlNet应用（旧版高级）
⑩ ControlNet加载器
⑪ K采样器（KSampler）
VAE解码 → 图像对比

5，细节部分
6，使用的工作流
7，总结

1，前言

最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。

2，说明

1，Controlnet线稿工作流

通过 ControlNet 的 LineArt 模型，把输入图片提取成线稿（边缘/线条），并用这个线稿作为控制条件生成新的图片。

可以说是 “以线稿为约束进行重绘” 的典型用法。

2，参数说明

3，流程

（1）进入网址，注册登录

登录上述网址。连接：https://www.runninghub.ai/

然后点击开始创作，不过之前可能确实要先冲一些钱。

如下图，新建工作流，因为首次进入，可能是空白，我这里是已经有了直接用。

（2）调用模块

1）模块部分1

2）模块部分2

3）模块部分3

（3）输出 提示词

1gril

（4）数据流逻辑总结

原图 (#2)
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