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# Depth ControlNet en ComfyUI: controla la estructura de la escena

> Lee un mapa de profundidad, conéctalo a ControlNet y mantén la arquitectura, los retratos y las fotos de producto en la distribución espacial que definas.

## 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](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/controlnet/depth_input.png)

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.

### 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.

## Explicación del ejemplo de flujo de trabajo de ControlNet en ComfyUI

### 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](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/controlnet/depth_controlnet.png)

> [!TIP]
>
> 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](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/main/controlnet/depth_input.png)

### 2. Instalación de modelos

> [!NOTE]
>
> 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:

* [architecturerealmix\_v11.safetensors](https://civitai.com/api/download/models/431755?type=Model\&format=SafeTensor\&size=full\&fp=fp16)
* [control\_v11f1p\_sd15\_depth\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/blob/main/control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors?download=true)

```
ComfyUI/
├── models/
│   ├── checkpoints/
│   │   └── architecturerealmix_v11.safetensors
│   └── controlnet/
│       └── control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors
```

### 3. Ejecución del flujo de trabajo paso a paso

![Flujo de trabajo de ComfyUI: diagrama de flujo de ControlNet de profundidad](https://mintcdn.com/dripart/TwfNQ2dEaWQA7tIL/images/tutorial/controlnet/flow_diagram_depth.jpg?fit=max\&auto=format\&n=TwfNQ2dEaWQA7tIL\&q=85\&s=7bcb7a518e96e88c6ccb73c1a7eb7087)

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

## 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](https://docs.comfy.org/es/tutorials/controlnet/mixing-controlnets.md).


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