ComfyUI Depth ControlNet 使用示例

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。

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。

ComfyUI ControlNet 工作流示例讲解

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。

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

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

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。