在上一次的教學中，我已經詳細解說了 ControlNet 擴充功能的安裝及使用方式，不清楚的朋友可以點過去參考看看。那時只有示範提取圖中人物骨架跟草稿邊緣偵測後進行 AI 繪圖，沒有提到另一個也非常厲害的運用方式，即參考指定影像構圖進行重新繪圖，這個 ControlNet 的模型名稱是「control_sd15_seg」，簡單來說 AI 透過這個模型可以將輸入的影像進行分割，切分成多個子區塊，

自從 ControlNet 出來後，人們可以開始透過它來更客製化 AI 繪圖的作品，如給它素描上色、人物姿勢、場景構圖等，前陣子講解過如何在 Stable Diffusion web UI 安裝全新的 ControlNet 擴充功能，相信很多朋友都已經照著該圖文教學開始玩了，不過有沒有發現每次生成似乎只能用一套 ControlNet 模型做搭配？事實上，

Stable Diffusion web UI 擴充功能實在進展得太快速，連萌芽站長都快追不上最新進度了！ControlNet 出來後成為 SD 界的熱門話題，人們終於可以控制 AI 繪圖中的很多元素，如：背景結構、人物姿勢等，而前陣子釋出的 OpenPose Editor 能在 Web UI 上直接建立用於指定姿勢的骨架圖，非常方便！不過近期釋出的這個 Posex 更厲害！

本文為進階應用教學，請先熟悉相關工具再繼續閱讀，謝謝！SD web UI 即 Stable Diffusion web UI，是稍後要搭配 ControlNet 生成 AI 繪圖作品的工具，需要安裝擴充功能才可使用，請預先安裝並下載相關的模型（如：openpose、depth、canny 等），請參考我之前的圖文。3D Openpose Editor 是基於 Web 介面的開源工具，

SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是本次要搭配使用 ControlNet 的 AI 繪圖工具。我們先將原始 VRoid 動畫影片拆成一張張的圖像（Ezgif 提供的線上轉換服務還不錯用），透過批次圖生圖，可以基於原來的顏色、構圖並由 AI 讀取參數及提詞進行模型推理（重繪），但這樣還不夠，ControlNet 1.1 提供的 Tile 也要用到，進一步將顏色、

SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是本次要搭配使用 ControlNet 的 AI 繪圖工具。Reference-Only 是不需要任何控制模型的預處理器，ControlNet 1.1.153 後的版本才能使用，它能直接使用影像作為參考來引導擴散。根據開發者的說明，這個方法與基於修補的參考方法類似，但不會使影像變得雜亂無章，

SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是本次要搭配使用 ControlNet 的 AI 繪圖工具。前天 ControlNet 開發者釋出了全新的 UI 功能「控制類型篩選器」（Control Type），版本 1.1.192 以後即可看到這個功能，如果不需要也能從「設定」去關閉。 ▲ 預設是在所有，預處理器列表和模型列表會顯示所有項目。 ▲ 如果選了其中一項類別，

SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是本次要搭配使用 ControlNet 的 AI 繪圖工具。ControlNet 1.1 釋出了 Tile 模型，它能一定程度的保留輸入圖像的原始構圖、顏色等，這次使用圖生圖（img2img）的功能，搭配預處理器 Tile Resample 跟 Tile 控制模型，

SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是本次要搭配使用 ControlNet 的 AI 繪圖工具。看這篇文章前，請先看過我稍早寫的另一篇基礎教學，這是比較進階的教學，一樣是搭配預處理器 Tile Resample 跟 Tile 控制模型，不過這次會先生成以原始 QR Code 圖生圖一張底圖再進行二次元動漫風格 QR Code 的生成，我先用 qrbtf.

SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是本次要搭配使用 ControlNet 的 AI 繪圖工具。前幾天，ControlNet 1.1.222 新增了一個新的修復（inpaint）預處理器「inpaint_only+lama」，根據開發者的說法，此預處理器的基本想法受到了 Automaic1111（SD web UI 開發者）upscaler 設計的啟發，