controlnet模型下载

时间: 2025-01-09 22:41:31 浏览: 681
### 如何下载ControlNet模型 为了获取ControlNet模型,在Linux远程服务器环境中操作如下: 通过Git克隆指定的仓库来获得ControlNet 1.1版本的模型,命令为`git clone https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1`[^2]。 对于希望减少模型大小并加速推理过程的情况,可以选择FP16精度的ControlNet模型。这类模型可以从[huggingface](https://huggingface.co/comfyanonymous/ControlNet-v1-1_fp16_safetensors/tree/main)网站下载[^4]。 ```bash git clone https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1 ``` 上述命令执行完毕之后,将在当前目录下创建一个新的文件夹`ControlNet-v1-1`,其中包含了所需的ControlNet模型及相关资源文件。 如果计划使用特定类型的ControlNet模型,比如FLUX.1 Canny或Depth模型,则可以在完成上述基本安装步骤后进一步探索已下载的内容以找到对应的具体子模块[^3]。
相关问题

comfyui的controlnet模型下载

### 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]。

controlnet模型下载,建筑行业的大模型

### 下载适用于建筑行业的大型模型ControlNet ControlNet 是一种结合条件输入的扩散模型,能够通过额外的信息(如草图、深度图或其他图像模态)来指导生成过程。对于建筑行业而言,可以利用 ControlNet 来实现基于设计图纸或概念草图的高质量建筑设计渲染。 要下载适合于建筑行业的大型 ControlNet 模型,建议按照以下方法操作: #### 方法一:访问官方仓库 ControlNet 的主要开发工作由 LLDM 和其他开源社区完成,通常会发布在 GitHub 或 Hugging Face 上。可以通过这些平台找到预训练模型并下载: - 访问 [Hugging Face Model Hub](https://huggingface.co/models),搜索关键词 `controlnet` 并筛选与建筑领域相关的模型版本[^2]。 - 如果存在特定针对建筑行业的分支(例如支持 CAD 图纸解析),可以直接下载对应的权重文件。 #### 方法二:自定义微调 如果公开可用的通用版无法满足需求,则可考虑基于现有基础模型进行微调: 1. 收集大量标注数据集,包括建筑平面图、立面图及其对应的真实世界照片; 2. 使用 PyTorch 或 TensorFlow 实现框架加载原始 ControlNet 构造,并替换最后一层适配器以适应新任务; 3. 利用迁移学习技术,在目标域上重新训练网络参数直至收敛。 以下是简单的 Python 脚本用于加载预训练好的 ControlNet 模型实例: ```python from diffusers import DiffusionPipeline, StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel # 加载控制网路结构 controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-depth") # 初始化管道流程 pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained( "runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet ) # 设置推理设备为 GPU (如果有) pipe.to("cuda") ``` 注意以上代码片段仅展示如何初始化一个标准配置下的 pipeline 对象[^3];实际应用时需调整路径指向本地存储的具体子型号资源位置。 ---
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