ControlNet用处
ControlNet是一个用于机器人控制的高度模块化的、灵活的开源框架，它支持各种传感器、执行器和通信协议。ControlNet可以用于各种应用领域，包括但不限于：
工业自动化：ControlNet可以用于工业自动化系统中，如装配线、包装和搬运等任务。它可以帮助实现高效、精确和可靠的机器人控制，从而提高生产效率和产品质量。
无人驾驶：ControlNet可用于无人驾驶车辆的控制系统，支持各种传感器（如雷达、激光雷达和摄像头）的数据采集和处理，以及执行机构（如电机和制动器）的控制。它可以实现自动驾驶、路径规划和障碍物检测等功能。
家庭自动化：ControlNet可用于家庭自动化系统，实现智能家居设备的控制和管理。它可以与各种智能家居设备（如灯泡、窗帘、空调和安全系统）进行通信，实现远程控制、自动化和节能等功能。
医疗保健：ControlNet可用于医疗保健领域，如手术机器人和康复设备。它可以实现精确的手术操作、病人的定位和康复训练的控制。
物流和仓储：ControlNet可用于物流和仓储领域，实现货物的搬运、存储和分拣等任务的控制。它可以提高物流效率和准确性，降低成本和风险。
ControlNet提供了一个高度模块化的框架，支持各种传感器、执行器和通信协议的集成，使得开发者可以快速地构建和扩展机器人控制系统。它还提供了丰富的库和工具，帮助开发者快速实现各种控制算法和应用。
ControlNet在Stable Diffusion中的用处
ControlNet在Stable Diffusion中的用处主要是控制和调整模型的输出，以及在深度学习中优化模型的性能。ControlNet可以理解为一个控制器，用于在数据流和后处理的模型上设定、操作和限制状态，控制扩散过程的运动方向、运动轨迹、形状和尺寸等。它可以精细控制全局流型形成的过程和扩散元素的细节表现，通过可解释性和多样化的渲染效果来提升视觉表现力。
ControlNet具有很强的灵活性，可以适应不同的需求，例如，可以控制扩散元素的形状、大小、颜色、透明度等，还可以根据特定的条件进行动态变化。此外，ControlNet还具有高效性，可以在不牺牲精度的情况下进行实时渲染。
在Stable Diffusion这个特定场景中，ControlNet可以帮助生成更加自然、生动、丰富的图像，提高生成的图像质量，满足用户的不同需求。同时，ControlNet还可以帮助优化模型的性能，提高模型的生成速度和效率。
正向提示词：
Star face, long black hair, beauty, wearing a white shirt, upper body frontal photo, ultra-clear, cute, lolita, natural black pupils, bright eyes, Chinese style, well-proportioned, regular facial features, no stretching, first love, light blue Color background, tie, campus, desks and chairs, school uniform, long hair to waist, smile, dimples
反向提示词：
(semi-realistic, cgi, 3d, render, sketch, cartoon, drawing, anime:1.4), text, close up, cropped, out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, pgly, duplicate, morbid, mutilated, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, blurry, dehydrated, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck
问题图片
可以看到下图人物的手指是有问题的，那么我们就需要用到ControlNet来修复。
ControlNet修复操作
选择图生图，也就是img2img。
1、开启ADetailer
这里的ADtailer需要勾选【Enable ADetailer】代表开启高清修复，对应的ADetailer model选择【mediapipe_face_full】。
2、开启ControlNet
这里别吝啬资源，选最高品质的。
3、开始修复
点击【Generate】开始。
对比效果：
原图：
修复图：
效果很明显。
总结
修复操作是非常重要的内容，很多人生成图片的时候都是歪七扭八的，那么通过这个操作就能直接使用我们之前生成的比较满意的图片进行修复实用了呢。
