Author: 店小二 DianXiaoEr

語義分割(Semantic Segmentation)指的就是針對畫面中每個像素點進行辨別分類(山、河流、人、車、沙發….等)，並將同一類型的區域分塊標註成特定顏色。而ControlNet的控制約束裡就有這一項功能。

ControlNet的OpenPose是一開始最主要引起大家關注的一項約束類型。透過提取出原圖中人物的動作姿勢骨架圖，讓我們可以更精準地做到對成像人物姿勢的掌控，即使是一些光靠文字描述也形容不出的動作姿勢，也能輕易實現。

ControlNet的Depth可以提取出畫面中人物/物體的前後關系/前景後景的分別，而Normal(法線)則可以紀錄出畫面中物體的凹凸面訊息。透過這兩種ControlNet約束類型，就可以幫助我們對成像的空間深度關係與物體的凹凸立體感/亮面暗面的光影效果進行約束控制。

ControlNet裡，目前針對邊緣檢測進行線條約束的類型分別有Cannny、Lineart、SoftEdge、Scribble以及MLSD。

雖然有了圖生圖讓我們除了文字描述外，能利用圖片參照的方式對Stable Diffusion生成結果進行引導，但它仍然還有許多不足的地方。有些時後我並不想整張圖都完全參照，只是想提取出參考圖中單一/部分的特定元素(構圖、人物/物體間空間關係、配色、肢體動作、外觀輪廓……等)來對生成的圖像結果進行約束/影響。而ControlNet的出現就很好地滿足了這項需求，我們可以更明確地”畫出重點”告訴SD，只要針對圖片中我所指定的元素做為生成圖片時的參考就行。

外掛擴充 Extensions對Stable Diffusion來說非重要，如果少了它，SD就不會如此豐富多元，比起其它繪圖AI更具可玩性。在開始介紹一些好用實用的外掛前，我們先來了解一下WebUi上所有外掛程式安裝、更新、移除與備份的方法。

雖然有了文生圖、圖生圖可以負責幫我們畫圖/算圖，但使用文生圖或圖生圖在算圖時，目前依電腦顯卡設備的不同，都有一定的極限值在，想要直接畫出4k、8k或者是16k以上的高清圖又不爆顯存實在有困難。因此我們就需要有能夠把小圖高清放大的功能(Extras頁籤底下的智慧放大-Upscale)。