在此之前先回顾一下上期视频的内容。在启动器上找到输出图片，这个文件夹便是事情流自动保存的图像，这些图片也是附带着事情流信息的。只须要把这个图片拖入到comfyUI中就可以提取出天生这张图片的事情流了，也便是上期视频那个图生图的事情流。
上传一张图片，点击天生，终极的图像参考了提热词和上传的图像，通过降噪的参数可以达到想转会的目的。但是降噪到1的时候参考图的信息险些就没有了，以是参考图的浸染仅仅便是一个参考，它并不能掌握天生的图像。
如果想掌握一张图像，这里就须要ControlNet了。打开一个根本的ControlNet事情流，选择一个模型，正面提示词随便给一个onego，再给一个负面提示词，然后ControlNet。这里上传一张线稿图，选择一个对应的模型，点击天生。这个天生结果是不是就很好的被这张线稿图掌握了？这也便是所谓的用ControlNet来掌握天生的图像，大略的知道ControlNet的浸染。
再看看ControlNet这个节点，先把ControlNet删掉，右键新建节点条件，这里ControlNet和ControlNet高等，常用的便是这个高等节点。提取出这个节点还是从这些输入项开始输入，这里正面条件、负面条件先不管。
然后看到ControlNet空连一下，连接一个ControlNet加载器图像，这里就连接一个加载图像。ControlNet的功能便是由这三个节点构成的加载图像。这里上传一张线稿图，就像刚刚演示的那样，可以通过这张线稿图来掌握天生的图像。
除了线稿图还可以上传其他的掌握图，例如深度、法线、姿态，这些都是可以掌握最终生成的结果的。
·给到ControlNet的这些掌握图又是怎么做的？这里就须要一个图像的预处理，先把其他的节点关闭，新建节点ctrl+nine的预处理，在这里就可以看到线条、姿态深度，例如选择线条里面的Keny，再选择一个姿态open pose，输入这里接一个图像加载输出，这先连接一个预览图，其余一个也是同样的操作，点击运行。
第一次运行与处理器的时候Confit Ul会自动下载一些配置和模型文件事情流，如果没反应，右侧的列队大小有数值显示就解释Comfyui还在运行。再看看启动器的事情台，这里就能看到comfyui在运行什么操作了，第一次运行就多等一会。
上传的这张图就通过了canny的预处理器和Openpose预处理器转换成了一张线稿和一个姿态图，把预处理器的结果直接连到CONTROLNITE上，也便是把它输出到Controlnight，这样就完成了预处理的准备。
有了预处理的掌握图，controlled还须要相应的模型才可以完玉成部操作，以是模型加载器这里还要选择对应的模型，这些模型也给大家放到了这期视频对应的课件里面，存放位置就在根目录，model找到controlnite，把它解压到这个里面就可以了。
这里利用了开你的线稿，就须要开你的模型，这样controlled就算彻底的准备好了。至于怎么连接到下面的事情流就不难了，controlled这个节点还剩正面条件和负面条件没有连，就到下面的根本事情流里面去找对应的点，输入对输出连到clipper文本，输出再对输入连到case扬气，点击天生connect就生效了。
讲到这里听没听懂都没有关系，由于只想让你们知道一下什么是connect，毕竟搭建的逻辑并不是当前阶段要去学习的，须要节制的，便是模型和预处理之间的选择。拿到事情流往后ControlNet的模型加载器里可能不会像之前大模型那样报错。比如刚刚利用的是canny线稿的预处理，然后在模型里面随便选一个lineart，点击运行，事情流是不会报错的，但是最终生成的结果是会受影响的。
至于模型怎么选，在条记里面也给你们整理好了对照表，什么预处理器该当选择什么模型，这里面都有，可以对照着去选择。
接着说预处理器，不同的预处理节点会天生不同的图像，每一次新建节点就会很麻烦，以是很多时候会选择集成处理器的节点，这个节点便是把预处理器给整合到了一个节点上，它的功能都是一样，只是这些节点选择完之后显示的是英文，以是在条记中也把预处理节点上对应的英文也标注上了。
这直接加载一个搭建好的ControlNet事情流，这里点击加载，但是事情台上没有显示事情流。如果大家碰着这种情形，可以先缩小一下这个界面，看看事情流是不是在别的区域。便是现在这个情形，打开一个事情流什么都不用管，无脑点击运行一定是会涌现报错，然后就挨个处理。
首先肯定是要选择模型了，然后再加载图像，这里加载一张图片，点击运行，这里便是刚才说的那个情形，它是可以正常出图的，但是实际上事情流里面的contract模型很多都是不对的。以是如果利用一个新的事情流，里面有ControlNet的节点，就须要核对一下模型文件是否精确。
首先可以确定的是预处理的图片肯定是不会错的，就从第一个开始可以看出这个是一张深度图，然后是ZOE，到条记中对照一下深度图DOE，模型是Depth模型，没有问题。下一个是线稿类的预处理，是hed软边缘，这个同样也没有问题。
连续往下看，还是线稿类，这个实在也不用对照了，从预处理的英文和模型的英文大概也能看出来是没问题的。
·接着再看下一个，预处理是HDE软边缘，但模型是lineart，这个就不对了，在条记中看看该当是用什么模型，线稿类hed软边缘，模型是softedge，然后就把模型改一下。
·末了一个DW姿态预处理，这个图像明显都没有生效，以是这个肯定也是错的，模型这里该当选择open pose。
这个条记里面都整理好了，方法也给到你们了，还是须要自己有一个熟习的过程。
然后就回顾一下本日讲的东西，这个视频紧张是讲了ControlNet的根本搭建，说是由三个节点组成，实际上一样平常情形下是没有成品的掌握图像的，还须要一个预处理天生，以是connect实际上是两个部分，师长西席成一张预处理的图像，然后输入到ControlNet中，再选择对应的模型，这样ControlNet才算搭建好。
实在comfyui的事情流就像小时候玩的七巧板积木，便是这个东西，可以用一些不同颜色而且不同形状的独立块来拼凑出各种图案。把comfyui的节点改下颜色，如果根本纹身图事情流是一块积木，那么这期讲的ControlNet便是其余一块积木，把它们拼到一起就组成了一个新的事情流，包括之前讲的翻译节点、遮罩还以及往后要打仗的各种事情流，实在都是可以这么理解的。
以是comfyui的事情流实在不是很难对不对？这期视频就到这了拜拜。