FLUX ControlNet Depth-V3 & Canny-V3

FLUX是由开发的新图像生成模型。FLUX-ControlNet-Depth和FLUX-ControlNet-Canny模型由XLabs AI团队创建。此ComfyUI FLUX ControlNet工作流程也是由XLabs AI团队创建。更多详情，请访问。所有功劳归于他们的贡献。

关于FLUX

FLUX模型已预加载在RunComfy上，命名为flux/flux-schnell和flux/flux-dev。

• 启动RunComfy中型机器时：选择检查点flux-schnell, fp8和clipt5_xxl_fp8以避免内存不足问题。
• 启动RunComfy大型或以上机器时：选择大型检查点flux-dev, default和高clipt5_xxl_fp16。

更多详情，请访问：

🌟以下FLUX-ControlNet工作流程专为模型设计。🌟

关于FLUX-ControlNet工作流程（FLUX-ControlNet-Depth-V3和FLUX-ControlNet-Canny-V3）

我们提供了两个出色的FLUX-ControlNet工作流程：FLUX-ControlNet-Depth和FLUX-ControlNet-Canny，每个都提供独特的能力来增强您的创作过程。

1. 如何使用ComfyUI FLUX-ControlNet-Depth-V3工作流程

首先使用"LoadFluxControlNet"节点加载FLUX-ControlNet Depth模型。选择"flux-depth-controlnet.safetensors"模型以获得最佳深度控制。

• flux-depth-controlnet
• flux-depth-controlnet-v2
• flux-depth-controlnet-v3：ControlNet在1024×1024分辨率上训练，并适用于1024×1024分辨率，具有更好和更逼真的版本

将此节点的输出连接到"ApplyFluxControlNet"节点。还将您的深度图像连接到此节点的图像输入。深度图应为灰度图像，其中较近的物体较亮，较远的物体较暗，使FLUX-ControlNet能够准确解释深度信息。

您可以使用深度估计模型从输入图像生成深度图。在这里，使用"MiDaS-DepthMapPreprocessor"节点将加载的图像转换为适合FLUX-ControlNet的深度图。关键参数：

• 阈值 = 6.28（影响边缘敏感度）
• 深度比例 = 0.1（深度图值的缩放量）
• 输出大小 = 768（深度图分辨率）

在"ApplyFluxControlNet"节点中，强度参数决定生成图像受FLUX-ControlNet深度条件的影响程度。较高的强度将使输出更接近深度结构。

2. 如何使用ComfyUI FLUX-ControlNet-Canny-V3工作流程

过程与FLUX-ControlNet-Depth工作流程非常相似。首先使用"LoadFluxControlNet"加载FLUX-ControlNet Canny模型。然后将其连接到"ApplyFluxControlNet"节点。

• flux-canny-controlnet
• flux-canny-controlnet-v2
• flux-canny-controlnet-v3：ControlNet在1024×1024分辨率上训练，并适用于1024×1024分辨率，具有更好和更逼真的版本

使用"CannyEdgePreprocessor"节点将输入图像转换为Canny边缘图，使其优化用于FLUX-ControlNet。关键参数：

• 低阈值 = 100（边缘强度阈值）
• 高阈值 = 200（边缘的滞后阈值）
• 大小 = 832（边缘图分辨率）

将生成的Canny边缘图连接到"ApplyFluxControlNet"节点。同样，使用强度参数控制边缘图对FLUX-ControlNet生成的影响程度。

3. 适用于ComfyUI FLUX-ControlNet-Depth-V3和ComfyUI FLUX-ControlNet-Canny-V3

在两个FLUX-ControlNet工作流程中，CLIP编码的文本提示用于驱动图像内容，而FLUX-ControlNet条件控制图像的结构和几何形状，基于深度图或边缘图。

通过结合不同的FLUX-ControlNets、输入模式（如深度和边缘）并调整其强度，您可以对FLUX-ControlNet生成的图像的语义内容和结构进行细粒度控制。

许可：controlnet.safetensors受非商业许可证约束

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