ComfyUI Depth ControlNet 使用示例

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深度图与 Depth ControlNet 介绍

深度图(Depth Map)是一种特殊的图像，它通过灰度值表示场景中各个物体与观察者或相机的距离。在深度图中，灰度值与距离成反比：​越亮的区域（接近白色）表示距离越近，​越暗的区域（接近黑色）表示距离越远。

Depth ControlNet 是专门训练用于理解和利用深度图信息的 ControlNet 模型。它能够帮助 AI 正确解读空间关系，使生成的图像符合深度图指定的空间结构，从而实现对三维空间布局的精确控制。

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深度图结合 ControlNet 应用场景

深度图在多种场景中都有比较多的应用：

1. 人像场景：控制人物与背景的空间关系，避免面部等关键部位畸变
2. 风景场景：控制近景、中景、远景的层次关系
3. 建筑场景：控制建筑物的空间结构和透视关系
4. 产品展示：控制产品与背景的分离度和空间位置

本篇示例中，我们将使用深度图生成建筑可视化的场景生成。

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ComfyUI ControlNet 工作流示例讲解

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1. ControlNet 工作流素材

请下载下面的工作流图片,并拖入 ComfyUI 以加载工作流

请下载下面的图片，我们将会将它作为输入。

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2. 模型安装

• architecturerealmix_v11.safetensors
• control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors

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

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3. 按步骤完成工作流的运行

1. 确保Load Checkpoint可以加载 architecturerealmix_v11.safetensors
2. 确保Load ControlNet可以加载 control_v11f1p_sd15_depth_fp16.safetensors
3. 在Load Image中点击Upload 上传之前提供的 Depth 图像
4. 点击 Queue 按钮，或者使用快捷键 Ctrl(cmd) + Enter(回车) 来执行图片的生成

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混合深度控制与其他技术

根据不同创作需求，可以将深度图 ControlNet 与其它类型的 ControlNet 混合使用来达到更好的效果：

1. Depth + Lineart：保持空间关系的同时强化轮廓，适用于建筑、产品、角色设计
2. Depth + Pose：控制人物姿态的同时维持正确的空间关系，适用于人物场景

关于多个 ControlNet 混合使用，可以参考 混合 ControlNet 示例。