▲如圖，這篇文會介紹如何Control Net，在同一張圖內，相同的臉孔和姿勢之下，更換服裝和髮型。使用的AI繪圖網站是TensorArt，屬於一種雲端版Stable Diffusion網站。
什麼是Control Net？
Control Net 是一種能「指定圖像結構」的技術，能讓 AI 根據輪廓、姿勢或深度等條件作畫。它可以在 Stable Diffusion中搭配各種「控制圖」，像是邊緣線圖或人體骨架圖。只要在繪圖界面中載入對應的 ControlNet 模型與控制圖，就能生成與該結構相符的畫面。目前網路上已有多種 ControlNet 模型可用，涵蓋邊緣控制、姿勢控制、深度控制等多種應用。透過 ControlNet，繪圖 AI 不再只憑文字提示畫圖，而能更精準地生成符合需求的作品。
步驟一：準備Control Net用的原版圖
首先我們會需要一個拿來換衣服的基底，這個基底的服裝跟髮型線條越少越好，所以最好的方法就是要出「光頭 (bald)」＋「裸體 (nude)」的圖。但本教學為普遍級，而且天冷不穿衣服會著涼。
作為替代方案，就用史庫水(日式學校泳裝)吧，沒有複雜的線條。
參考提示詞如下：
masterpiece, best quality, good quality, newest, highres, absurdres,
1girl, solo, looking at viewer, cowboy shot,
Bald,competition_school_swimsuit,white swimsuit,hand up,
white background,simple_background,score_9,score_8_up,score_7_up,source_anime,perfect hands
如果從來沒有用TensorArt出圖的朋友建議先看一下這篇圖文教學再回來。
參數設定如下
基礎模型：pony
微調模型(Checkpoint)：Prefect Pony XL
使用LoRA：無
採樣器：euler
調度器：karras
採樣次數：30
CFG Scale：5
VAE：Automatic(沒設定)
忘了用穩定手的LoRA，所以大概試了7~8張出了一張還行的，如附圖。
接著把這張圖片下載到電腦裡。
步驟二：設定ControlNet
在左邊的控制面板，按下「添加ControlNet」。
可以選擇的ControlNet有很多種，每種的效果不太一樣。
我們今天要用的是「Scribble」，可以高度的控制整張圖的構圖和臉孔細節。
ControlNet model選擇，「xinsir/controlnet-scribble-sdxl-1.0.safetensors」。
預處理器選擇「scribble_xdog」，接著把剛剛的原版圖上傳後按下「確定」。
步驟三：實際出圖
Control Net也可以設定權重，建議調整三個參數。
權重:0.3~0.8（數值越高越會受到本來的泳裝輪廓影響，太低整張圖姿勢會跑掉）
Control Step (開始)：0
Control Step (結束)：0.3~0.8
這邊的參數每種服裝需要的調整其實不太一樣。
需要反覆多試幾次才能抓到一個比較好的平衡。
實測出一張日式學校體育服的參數設定如下:
提示詞如下：
masterpiece, best quality, good quality, newest, highres, absurdres,
1girl, solo, looking at viewer, cowboy shot,
black hair,long hair,hand up,((buruma)),white shirt,(short sleeves shirt),
white background,simple_background,score_9,score_8_up,score_7_up,source_anime,perfect hands
參數設定通通都跟出原版圖的時候一樣。
跟原圖比對一下
因為Scribble是轉成黑白線稿去控制生圖，所以陰影會跟原圖不太一樣。
但不礙事。
多試試各種不同的提示詞和服裝LoRA的組合如下：
(如果想多了解LoRA的可以參考這篇。)
▲(運動內衣、小禮服、賽車女郎、盔甲)
如果不是要上面這張圖一樣量產各種不同組合的髮型和服裝的話。
同樣的方法一樣可以用在各種人物圖的換裝。
例如這張獵人的瑪奇（原圖出處）
也是換得滿好的。
以上是本篇全部的內容。
如果喜歡這類主題的話，可以看其他第1篇～第8篇（一覽）。
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