本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议,欢迎贡献! 在 GitHub 上编辑ZImageFunControlnet 节点应用专门的控制网络来影响图像生成或编辑过程。它使用基础模型、模型补丁和VAE,允许您调整控制效果的强度。该节点可以与基础图像、修复图像和遮罩配合使用,实现更精准的编辑。
输入参数
| 参数 | 数据类型 | 必填 | 范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
model | MODEL | 是 | - | 用于生成过程的基础模型。 |
model_patch | MODEL_PATCH | 是 | - | 应用控制网络引导的专门补丁模型。 |
vae | VAE | 是 | - | 用于编码和解码图像的变分自编码器。 |
strength | FLOAT | 是 | -10.0 到 10.0 | 控制网络影响的强度。正值应用效果,负值可能反转效果(默认值:1.0)。 |
image | IMAGE | 否 | - | 用于引导生成过程的可选基础图像。 |
inpaint_image | IMAGE | 否 | - | 专门用于修复由遮罩定义区域的可选图像。 |
mask | MASK | 否 | - | 定义图像中哪些区域应被编辑或修复的可选遮罩。 |
inpaint_image 参数通常与 mask 结合使用,以指定修复内容。节点的行为可能根据提供的可选输入而改变(例如,使用 image 进行引导,或使用 image、mask 和 inpaint_image 进行修复)。
输出参数
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
model | MODEL | 已应用控制网络补丁的模型,准备好在采样流程中使用。 |
positive | CONDITIONING | 可能被控制网络输入修改的正向条件。 |
negative | CONDITIONING | 可能被控制网络输入修改的负向条件。 |