【ComfyUI】Stable Diffusion 3 加Controlnet

ControlNet 是一种用于深度生成模型（如Stable Diffusion）的技术，旨在帮助模型更好地控制输出，特别是在处理多个提示词时。以下是如何在Stable Diffusion 3中集成ControlNet的步骤：

1. 确保你已经安装了Stable Diffusion 3的环境。
2. 下载并配置ControlNet的相关代码。你可以在GitHub上找到ControlNet的实现，例如：https://github.com/Mikubill/sd-controlnet。
3. 在你的Stable Diffusion 3配置中引入ControlNet。这通常涉及到修改模型配置文件（例如，在models/stable-diffusion-v1/models/StableDiffusionPipeline.py中），以包含ControlNet的相关配置和调用。

以下是一个简化的例子，展示了如何在Stable Diffusion 3的配置中引入ControlNet：

from your_controlnet_directory import ControlNetWrapper
 
class StableDiffusionPipeline(Pipeline):
    ...
    def __init__(self, ..., controlnet_checkpoint_path=None, ...):
        ...
        if controlnet_checkpoint_path is not None:
            self.controlnet = ControlNetWrapper.from_pretrained(controlnet_checkpoint_path)
        else:
            self.controlnet = None
 
    def generate(self, ...):
        ...
        if self.controlnet is not None:
            # 使用ControlNet进行控制
            control_embeddings = self.controlnet(prompt_embeddings, ...)
            image_results = self.diffusion_model.sample_from_latents(
                ...,
                control_code=control_embeddings,
                ...
            )
        else:
            image_results = self.diffusion_model.sample_from_text(...).images
        ...

在实际使用时，你需要将your_controlnet_directory替换为ControlNet实现所在的目录，并且需要正确配置ControlNet的权重路径。

请注意，这只是一个代码示例，实际的集成可能需要根据你的环境和ControlNet的具体实现进行调整。