comfyui的controlnet模型下载
时间: 2025-07-09 09:29:57 浏览: 3
### 如何下载并使用 ComfyUI 的 ControlNet 模型
#### 下载步骤
ComfyUI 的 ControlNet 模型可以通过多种方式获取,例如从官方仓库或第三方提供的整合包中下载。以下是一个常见的方法[^4]:
1. **访问软件整合包**:可以前往 Quark Pan 提供的链接(如 https://pan.quark.cn/s/8e66ada8a434)下载包含 ControlNet 模型在内的完整 ComfyUI 整合包。
2. **模型种类选择**:ControlNet 支持多种模型,例如 `depth`、`openpose`、`canny` 和 `tile` 等[^1]。每种模型对应不同的应用场景,例如:
- `depth` 模型用于深度信息引导生成。
- `openpose` 模型用于人体姿态检测。
- `canny` 模型用于边缘检测。
- `tile` 模型适用于纹理平铺生成任务。
#### 安装与配置
安装和配置 ComfyUI 的 ControlNet 模型需要按照以下流程进行[^3]:
1. **项目目录结构**:确保下载的项目文件夹结构符合预期,通常包括以下内容:
- `annotator/`:存放各种预处理器的实现代码。
- `custom_nodes/`:包含自定义节点的实现代码。
- `requirements.txt`:列出依赖项。
- `install.bat`:提供一键安装脚本。
2. **依赖安装**:运行 `install.bat` 文件以安装所有必要的 Python 包[^3]。如果未提供该脚本,可以手动执行以下命令安装依赖项:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
3. **模型加载**:在 ComfyUI 的界面中找到 `ControlNet 加载器节点`,通过该节点加载所需的 ControlNet 模型文件(如 `.pth` 格式)。例如,`depth_anything_vitl14.pth` 是一个常用的深度模型文件[^2]。
#### 使用示例
以下是一个简单的 Python 示例,展示如何加载和使用 ControlNet 模型:
```python
from custom_nodes.controlnet_aux import ControlNetAuxModel
# 初始化 ControlNet 辅助模型
controlnet_model = ControlNetAuxModel(model_path="path/to/depth_anything_vitl14.pth")
# 加载图像输入
input_image = "path/to/input_image.jpg"
# 运行模型推理
output = controlnet_model.process(input_image)
print("模型输出:", output)
```
#### 注意事项
- 确保下载的模型文件与项目版本兼容。
- 如果需要离线使用预处理器,可以参考 `comfyui_controlnet_aux` 项目中的实现[^2]。
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