ComfyUI ControlNet 保姆级教程：开箱即用的示例工作流，精准控制AI图像生成
在AI图像生成领域，Stable Diffusion虽强大，但传统方式下用户往往难以精确控制生成内容的结构与细节——直到ControlNet的出现改变了这一局面。然而，对于很多初学者来说，节点式操作界面如ComfyUI的门槛依然不低。为此，我们推出了comfyui_controlnet_example示例项目，通过提供即插即用的工作流模板，帮助用户轻松实现基于ControlNet的精准图像生成控制。
comfyui_controlnet_example通过一系列现成的ComfyUI工作流示例，系统性地演示如何利用ControlNet技术，使AI生成的图像严格遵循用户指定的结构条件（如边缘轮廓、人体姿态、深度信息等），彻底解决传统Stable Diffusion模型生成结果“不可控”的痛点。
核心亮点
1. 开箱即用，无需从零搭建
提供精心设计、可直接导入的 .json 格式工作流文件，每个文件已预配置完整的节点连接（包括Stable Diffusion主模型、ControlNet模型、预处理器、采样器等）。无需理解复杂节点逻辑，导入ComfyUI即可一键运行。
2. 覆盖多种控制场景
示例包含ControlNet最典型的应用方向，适合不同需求的使用者：
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边缘控制（Canny）：通过边缘图控制生成图像的轮廓结构；
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姿态控制（OpenPose）：依据人体骨骼图精准生成对应姿态的人物；
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草图控制（Scribble）：将手绘涂鸦转化为真实感图像；
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深度控制（Depth）：利用深度图引导生成具备合理空间层次的场景。
3. 附赠参数调优指南
每个示例不仅可运行，还包含关键参数的说明与推荐值（如ControlNet权重、采样步数、CFG Scale等），明确解释参数作用与效果影响，帮助用户快速理解如何调试出最佳结果。
4. 新手友好，降低入门门槛
附带从环境配置到模型加载的详细说明，包括：
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模型安装应放置的路径；
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每个输入/输出节点的作用；
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常见生成问题的排查方法。
即便你是刚接触ComfyUI或ControlNet的新手，也能快速复现效果，高效上手。
5. 易于扩展与自定义
所有工作流均具备高度可定制性：你可以替换自己的线稿、姿态图或深度图，也可更换不同风格的SD模型，快速适配个人项目需求，扩展性极强。
使用场景
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希望快速验证ControlNet效果的个人开发者；
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想要在商业设计、概念创作、角色设定等场景中控制图像结构的内容创作者；
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ComfyUI 初学者，希望理解节点流程与控制逻辑的学习者；
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需要将ControlNet技术集成到工作流中的项目团队。
操作步骤
1.在GPU实例界面中选择创建实例星海智算-GPU算力云平台
2.选择好所在区域、所需配置、计费方式后在镜像市场搜索comfyui_controlnet_example镜像
3.开机后等模型加载几分钟 点击应用服务
打开界面如下：
5.点击文件夹图标
6.选择工作流
打开界面如下
7.上传图片、输入提示词 点击运行
8.生成结果