ControlNet 是 AI 绘画领域里一个非常重要的工具，它能让 Stable Diffusion 生成的画面变得更加可控。简单来说，它是一种特殊的神经网络结构。它的核心作用是给 Stable Diffusion 模型添加额外的 “控制条件”，从而精准地干预图像生成过程，让结果更符合你的预期。手绘的涂鸦线稿图像的边缘轮廓图人物的姿势关键点深度图、分割图、法线图等这些输入都会作为 “指令”，指导

Stable Diffusion 本身是一个能根据文字描述生成图像的模型，借助 LoRA，我们可以快速训练它生成特定风格的画作（比如模仿梵高的画风），或者生成特定角色的图像。这样一来，LoRA 就能在保留模型原有能力的基础上，让它快速适应新任务。在执行绘图之前，一定要先把工作流里的大模型、放大算法模型等路径，修改为你自己电脑里对应的本地文件路径，这样才能避免软件报错。所以说，LoRA 必须搭配大模

本文介绍了 Stable Diffusion 模型的不同版本，重点对比了SD1.5与SDXL的特性，包括适用场景、生态发展及性能要求。文章还提供了模型下载网站与推荐模型，并详细说明了在 ComfyUI 中，如何安装和配合不同版本模型使用。