stable diffusion中，ControlNet主要是用来控制图像中物体的姿态。
在5月份的时候，ControlNet迎来了重大更新，新更新的功能叫“reference-only”，它不需要任何的控制模型，只需要在文本提示词的指导下，调节图像的细节。
这就相当于让软件自己学会了PS，我们只需要在旁边给指导提示词就可以了。不得不感叹一句，AI终于学会自己P图了
比如你给定了一张狗的图片，然后给定提示词语：一只狗在草地上奔跑
这种方法很想Stable-Diffusion中的inpaint功能，但是区别在于，inpaint功能往往需要先在图片上mask掉需要替换的部分，而且生成的部分和原始图像风格不太一致。比如我之前生成的图片：
但是ControlNet的这个新功能，在图像风格上保持了统一，同时细节上更能够进行调节，比inpaint功能好用很多。
在二次元领域方面，只要你给他输入原图，ControlNet就会给你返回不同姿势的图片，且其风格保持一致：
而在真人图像领域上，作者lllyasviel 首先利用Midjourney生成一张真人图片
然后再用ControlNet生成不同姿态的图片，其过程仅仅只输入了简单的提示词：woman in street, masterpiece, best quality
打开网页的“扩展”，利用URL下载ControlNet插件：
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git
同时要下载对应的ControlNet模型，可以跳转到：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main 进行下载
然后把模型放到stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models路径下
其中不同模型有不同的功能，在具体使用的时候可以选择不同的模型进行导入：
首先可以去C站（https://civitai.com）任意下载一个生成人物的模型，比如我这里选择一个叫majicMIX的模型：
下载完成后放置到models/Stable-diffusion目录下：
提示词：best quality, masterpiece, ultra high res, photorealistic, 1girl, offshoulder, smile
反向提示词：ng_deepnegative_v1_75t, (badhandv4:1.2), (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, bad anatomy, bad hands, ((monochrome)), ((grayscale)) watermark, moles
把生成的图片保存后，可以导入到ControlNet中：
然后点击生成，就可以看到不同姿态的同一个人物的形象：
想要同一个人物，换不同的背景也很简单，只需要在提示词上限定“in street”就可以：
这种方法，能够很方便的让你在保持图像的同时，调节细节部分，因此有人称
虽然这个方法目前还不是很完美，但是假以时日，技术的不断进步将会更加方便我们。
