AI绘画掷骰子吗？体验ControlNet猜想模式！
我的专栏《AI绘画与AIGC实践之路！》
《AI绘画最强模型：基于ControlNet实现图像扩散控制！》
《ControlNet六大模型在建筑设计领域的对比及应用详解！》
再用HED模型测试一下，第一张是原始图：
效果也很不错，建筑形体还原很好，但和上一个手绘模型对比，可以注意到HED模型生成的细节比较少，感觉像是低分辨率的图。主要原因是HED生成的边缘图比Scribble细节多，最终扩散时候的限制就多，也就是边缘图细节越多，最终生成的效果图反而越不清晰。
下面以Canny模型再测试一次，Canny模型的边缘检测图细节是最多的，我们看一下无提示语，猜测模式的效果。
可以看到Canny模型的效果已经很差了，除了观察建筑物，还可以观察人物。我们再测试一下深度模型，深度模型并不生成边缘图，而是生成深度图，在此基础上进行扩散的细节应该比Canny要好一些。
二、室内效果图
下面用室内效果图，无提示语使用深度模型测试一下，第一张是原图，后面三张的CFG分别是5、4、3。
你喜欢哪一个呢？感觉各有千秋，深度图表现不错。
三、人像效果
这步用AI生成的原始人像+Canny模型测试，第一张是原图，后面三张的CFG分别是5、4、3。
| 原图 | CFG=5 |
| CFG=4 | CFG=3 |
| CFG=3 | CFG=3 |
发现CFG=3的情况下，人像的清晰度反而是最好的，也就是AI更加不受边缘检测图的影响，自行发挥的效果更好。
再用我画的兔子测试一下，仍旧使用Canny模型。
这个就不太确定哪个更好了，感觉CFG=5时，AI还在努力顺着边缘图在做扩散，衣服的效果比较好，面部也接近原图，CFG=3时，面部已经放弃原始图，自动朝着真实兔子扩散。
下面用带珍珠耳环的少女测试一遍，全使用CFG=3，最后效果如下，也许当初的女孩就长这样？但黑人女孩是什么意思？AI也搞政治正确？
最后，如果你对这项技术的背后原理感兴趣，可以看一下项目页：
https://github.com/lllyasviel/ControlNet/discussions/188
有一些比较通俗的说明和一些有趣的测试。
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