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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/comfyui-comfyuicontrolnet/
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ComfyUI从入门到精通系列课程第四部分，专注于ComfyUI中ControlNet的应用。本课程适合ComfyUI入门者、熟悉Stable Diffusion WebUI的用户、希望进行文生图或图生图的工作人员及AIGC从业者。 **课程内容涵盖：** 1. **ControlNet基础：** 介绍ControlNet是什么。 2. **ComfyUI集成：** 讲解如何在ComfyUI中引用单个和多个ControlNet预处理器。 3. **多种ControlNet预处理器与模型详解：** * Canny边缘检测 * OpenPose姿态识别 * Tile（瓦片）生成 * Depth（深度）信息提取 * LineArt（线条艺术） * Scribble（涂鸦） * Segment（分割） * Shuffle（洗牌） * Inpaint（修复） * MLSD（针对直线段检测） * Normal Maps（法线贴图） * Softedge（软边缘） * IP2P（Image-to-Image with Prompt） 4. **高效节点应用：** 介绍基于EfficientNode的ControlNet节点使用。 通过本课程，学员将全面掌握ComfyUI中各类ControlNet模型及预处理器的应用场景和操作方法。
系列课程目标当前课程为系列课程之第四部分，本系列课程旨在帮助学员掌握使用ComfyUI，并且了解当前的ControlNet的模型和应用场景。课程适用人群ComfyUI 入门基础学员熟悉Stable Diffusion WebUI 并且有一定了解的学员希望完成文生图工作人员AIGC从业者希望完成图生图工作人员课程内容提要：1.什么是ControlNet2.ComfyUI引用单个ControlNet3.ComfyUI 引用多个ControlNet预处理器4.ComfyUI使用Canny预处理器和模型5.ControlNet的预处理器OpenPose6.ControlNet的Tile预处理器与模型7.ControlNet的Depth预处理器和模型8.ControlNet的LineArt预处理模型9.ControlNet中的Scribble预处理器及模型10.ControlNet的Segment模型11.ControlNet的Shuffle的模型与预处理器12.ControlNet的Inpaint的预处理器与模型13.ControlNet的MLSD模型14.Controlnet的法相贴图NormalMaps15.ControlNet的Softedge预处理器和模型16.ControlNet的IP2P模型17.基于EfficientNode的ContrrolNet节点
