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Introducción a los mapas de profundidad y Depth ControlNet

Un mapa de profundidad es un tipo especial de imagen que usa valores de escala de grises para representar la distancia entre los objetos de una escena y el observador o la cámara. En un mapa de profundidad, el valor de escala de grises es inversamente proporcional a la distancia: las áreas más claras (más cercanas al blanco) indican objetos más cercanos, mientras que las áreas más oscuras (más cercanas al negro) indican objetos más lejanos. Imagen de profundidad Depth ControlNet es un modelo ControlNet entrenado específicamente para comprender y utilizar la información de los mapas de profundidad. Ayuda a la IA a interpretar correctamente las relaciones espaciales, lo que garantiza que las imágenes generadas respeten la estructura espacial especificada por el mapa de profundidad y permite un control preciso de las distribuciones espaciales tridimensionales.

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Escenarios de aplicación de los mapas de profundidad con ControlNet

Los mapas de profundidad tienen numerosas aplicaciones en distintos escenarios:
  1. Escenas de retrato: Controla la relación espacial entre los sujetos y los fondos, evitando distorsiones en áreas críticas como el rostro
  2. Escenas de paisaje: Controla las relaciones de jerarquía entre el primer plano, el plano medio y el fondo
  3. Escenas de arquitectura: Controla la estructura espacial y las relaciones de perspectiva de los edificios
  4. Presentación de productos: Controla la separación y la posición espacial de los productos respecto a sus fondos
En este ejemplo, usaremos un mapa de profundidad para generar una escena de visualización arquitectónica.

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Explicación del ejemplo de flujo de trabajo de ControlNet en ComfyUI

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1. Recursos del flujo de trabajo de ControlNet

Descarga la imagen del flujo de trabajo que aparece a continuación y arrástrala a ComfyUI para cargar el flujo de trabajo: Flujo de trabajo de profundidad
Las imágenes que llevan el JSON del flujo de trabajo en sus metadatos se pueden arrastrar directamente a ComfyUI o cargar con el menú Workflows -> Open (ctrl+o). Esta imagen ya incluye los enlaces de descarga de los modelos correspondientes, y al arrastrarla a ComfyUI se te pedirá automáticamente que los descargues.
Descarga la imagen que aparece a continuación, que usaremos como entrada: Imagen de profundidad

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2. Instalación de modelos

Si tu red no puede completar correctamente la descarga automática de los modelos correspondientes, intenta descargar manualmente los modelos que aparecen a continuación y colócalos en los directorios indicados:

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3. Ejecución del flujo de trabajo paso a paso

Flujo de trabajo de ComfyUI: diagrama de flujo de ControlNet de profundidad
  1. Asegúrate de que Load Checkpoint pueda cargar architecturerealmix_v11.safetensors
  2. Asegúrate de que Load ControlNet pueda cargar control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors
  3. Haz clic en Upload en el nodo Load Image para subir la imagen de profundidad proporcionada anteriormente
  4. Haz clic en el botón Queue o usa el atajo Ctrl(cmd) + Enter para ejecutar la generación de la imagen

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Combinar el control de profundidad con otras técnicas

Según tus distintas necesidades creativas, puedes combinar el ControlNet de profundidad con otros tipos de ControlNet para lograr mejores resultados:
  1. Profundidad + Arte lineal: mantiene las relaciones espaciales mientras refuerza los contornos; ideal para arquitectura, productos y diseño de personajes.
  2. Profundidad + Pose: controla la postura del personaje y mantiene relaciones espaciales correctas; ideal para escenas con personajes.
Para obtener más información sobre cómo usar varios modelos ControlNet juntos, consulta el ejemplo de Combinar ControlNet.