这是 ControlNet 的预训练权重以及其他一些检测器权重。

另请参见：https://github.com/lllyasviel/ControlNet

文件说明

ControlNet/models/control_sd15_canny.pth

• 用于通过 Canny 边缘检测控制 SD 的 ControlNet+SD1.5 模型。

ControlNet/models/control_sd15_depth.pth

• 用于通过 Midas 深度估计控制 SD 的 ControlNet+SD1.5 模型。

ControlNet/models/control_sd15_hed.pth

• 用于通过 HED 边缘检测（软边缘）控制 SD 的 ControlNet+SD1.5 模型。

ControlNet/models/control_sd15_mlsd.pth

• 用于通过 M-LSD 线检测控制 SD 的 ControlNet+SD1.5 模型（也可与传统 Hough 变换配合使用）。

ControlNet/models/control_sd15_normal.pth

• 用于通过法线图控制 SD 的 ControlNet+SD1.5 模型。最好使用该 Gradio 应用生成的法线图。只要方向正确（左侧呈红色，右侧呈蓝色，上方呈绿色，下方呈紫色），其他法线图也可能适用。

ControlNet/models/control_sd15_openpose.pth

• 用于通过 OpenPose 姿态检测控制 SD 的 ControlNet+SD1.5 模型。直接操作姿态骨架也应可行。

ControlNet/models/control_sd15_scribble.pth

• 用于通过人工涂鸦控制 SD 的 ControlNet+SD1.5 模型。该模型使用具有极强数据增强的边界边缘进行训练，以模拟类似于人工绘制的边界线。

ControlNet/models/control_sd15_seg.pth

• 用于通过语义分割控制 SD 的 ControlNet+SD1.5 模型。协议为 ADE20k。

ControlNet/annotator/ckpts/body_pose_model.pth

• 第三方模型：Openpose 的姿态检测模型。

ControlNet/annotator/ckpts/hand_pose_model.pth

• 第三方模型：Openpose 的手部检测模型。

ControlNet/annotator/ckpts/dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt

• 第三方模型：Midas 深度估计模型。

ControlNet/annotator/ckpts/mlsd_large_512_fp32.pth

• 第三方模型：M-LSD 检测模型。

ControlNet/annotator/ckpts/mlsd_tiny_512_fp32.pth

• 第三方模型：M-LSD 的另一个更小的检测模型（我们不使用此模型）。

ControlNet/annotator/ckpts/network-bsds500.pth

• 第三方模型：HED 边界检测。

ControlNet/annotator/ckpts/upernet_global_small.pth

• 第三方模型：Uniformer 语义分割。

ControlNet/training/fill50k.zip

• 我们训练教程的数据。

相关资源

特别感谢优秀项目——Mikubill 的 A1111 Webui 插件！

我们同样感谢 Hysts 在 Hugging Face Space 上制作的 Gradio 演示，以及在其出色的 Colab 列表 中提供的超过 65 个模型！

感谢 haofanwang 制作的 ControlNet-for-Diffusers！

我们也感谢所有制作 Controlnet 演示的作者，包括但不限于 fffiloni、other-model、ThereforeGames、RamAnanth1 等！

误用、恶意使用及超出范围的使用

本模型不得用于故意创建或传播会给人们带来敌意或疏离环境的图像。这包括生成人们可预见会感到不安、痛苦或冒犯的图像；或传播历史或当前刻板印象的内容。