多模態與應用
ControlNet 是什麼?用線稿跟骨架鎖住畫面構圖
ControlNet 是什麼?用線稿跟骨架鎖住畫面構圖
文字生圖最難的一件事,是講清楚人要站在哪、鏡頭要多高、東西要擺哪裡。與其用形容詞猜,不如直接畫給它看。
你將學到什麼
定義
在擴散模型旁加一個控制網路,用條件圖指定畫面的結構。
白話比喻
像先打好鉛筆稿再上色:骨架你決定,顏色與細節交給模型。
跟誰容易搞混
以圖生圖是拿整張原圖改寫,ControlNet 只取結構,內容可以完全換。
定義
ControlNet 是加在擴散模型旁邊的條件控制網路。除了提示詞之外,你再給它一張條件圖,模型就會照著這張圖的結構來生成。
這樣一來,構圖、姿勢與空間關係從碰運氣變成可以指定,而畫面的風格、材質與細節仍然交給模型發揮。
白話比喻
它像先打鉛筆稿再上色。鉛筆稿決定人站在哪、手往哪擺、鏡頭多高,上色的人不會去動這些。
換句話說,你負責骨架,模型負責血肉。這是把生圖從抽獎變成可控流程的關鍵一步。
跟其他生圖控制方式的差別
| 方式 | 你給的東西 | 它保留什麼 |
|---|---|---|
| Text-to-Image 文生圖 | 只有提示詞 | 什麼都不保留,每次重擲 |
| Image-to-Image 以圖生圖 | 整張原圖加提示詞 | 原圖的整體樣貌與構圖 |
| ControlNet 條件控制 | 條件圖加提示詞 | 只保留結構,內容可完全更換 |
實際用例
常見的條件類型有幾種。邊緣與線稿用來鎖住輪廓,適合產品、建築與插畫;深度圖用來鎖住前後層次,適合場景與空間。
人體姿勢骨架則是最常被用到的一種,可以指定人物的動作與鏡頭角度,讓同一個姿勢換上不同服裝、不同場景。
實務上很適合做一致性產出:品牌形象照要求每一張的取景一致,或是一整套教材插圖要維持相同的視角與比例,都靠這一招。
延伸學習
知識變現切割地圖(高清版下載,不含講義)
《知識變現切割地圖》的高清完整版。一張圖把語氣、心理、內容、產品、再利用五層模組攤在同一個平面上,讓你回頭盤點已有內容、規劃新的轉化節奏。課程附上地圖本身的完整解說與應用指南,教你怎麼讀這張圖、從哪一層開始用。完整版 PDF 可下載,放大看細節不會糊。
NT$ 680
ChatGPT 很強,但真正讓你下班的是 Google
六小時完整實錄。從「AI 很厲害,為什麼你還是每天加班」這個問題出發,把 Google Workspace 當成真正的工作平台重新設計一次流程 ── Sheets 的資料結構、Drive 與 Docs 的文件流、Gmail 與 Calendar 的通知系統,再用 Apps Script 讓它自己跑起來,最後收斂成一張屬於你自己的 AI 工作能力地圖。
NT$ 4,599

