ControlNet açıklandı: SD 1.5, SDXL ve Flux için poz, derinlik, kenarlar ve referans görüntüleri

Q: Sonuç izlenmiş ve düz görünüyor

Güç 1.0 ve bitiş yüzdesi 1.0. Gücü 0.7, bitişi 0.7 yap; modelin kendi detayları tamamlamasına izin ver.

Q: İskelet elleri veya bir uzvu kaçırıyor

Ön işlemci dağınık bir fotoğrafta kötü algıladı. Eller açık DWPose kullan, kaynağı kırp veya OpenPose düzenleyici düğümünde iskeleti düzenle.

Q: İki birimle bellek doldu

Her ControlNet 2.5 GB’a kadar yer kaplar. Her iki tür için Union modeli veya fp8 ControlNet’ler kullan; VRAM rehberine bak.

Konu: Prompt yazımı

Captain tarafından

18 Şub 2026 tarihinde yayımlandı

Genel bakış

Bir prompt ne çizileceğini söyler; ControlNet nerede çizileceğini söyler. Bu, her aile için eğitilmiş yan bir ağdır, kontrol görüntüsünü (çubuk figür poz, derinlik haritası, kenar çizimi, karalama, segmentasyon haritası) okur ve gürültü gidericiyi yönlendirir, böylece sonuç o yapıya uyar. Prompt hâlâ konu, stil ve ışığı belirler; kontrol görüntüsü kompozisyonu sabitler. Bu, insanların on karakterde aynı pozu alması, 3D renderı fotoğrafa çevirmesi veya bir ürünün tam şeklini koruması için kullanılır.

Her zaman iki adım olur. İlk olarak bir ön işlemci kaynak fotoğrafınızı kontrol görüntüsüne dönüştürür (OpenPose iskeleti çizer, MiDaS veya Depth Anything derinliği tahmin eder, Canny kenarları bulur, Lineart konturları izler). Sonra, aileniz için ControlNet modeli bu görüntüyü üretim sırasında kullanır. Ham fotoğrafı ön işlenmiş harita yerine vermek en yaygın yeni başlayan hatasıdır; ikinci hata ise SDXL kontrol noktası üzerinde SD 1.5 ControlNet kullanmaktır.

Flux ve 2025 modelleri durumu değiştirdi: Black Forest Labs Flux Depth ve Flux Canny’yi tam modeller ve LoRA olarak sunuyor, Union ControlNet’ler SDXL ve Flux için bir dosyada birkaç türü kapsıyor, ve talimat editörleri (Qwen Image Edit, Kontext) kontrol görüntüsü olmadan "bunu tut, şunu değiştir" işlerini yapıyor. Bu sitedeki katalog ControlNet’leri aileleriyle birlikte "diğer" altında etiketler; model sayfası kontrol türünü belirtir.

Başvuru

Ad	Tür	Ne olduğu
OpenPose	control type	Vücut, el ve yüz anahtar noktaları çubuk figür olarak. Poz transferi, koreografi, tutarlı karakterler. El modeli açık değilse eller zayıf.
Depth (MiDaS, Zoe, Depth Anything)	control type	Gri tonlu derinlik haritası. Mekansal düzeni ve kamerayı korur, tam stil değişimine izin verir. Fotoğraftan illüstrasyona en hoşgörülü kontrol.
Canny / Lineart / SoftEdge (HED)	control type	Kenar çizimleri. Canny sıkı ve keskin, Lineart çizimler için, SoftEdge gevşek. Ürün şekilleri, mimari, logolar.
Scribble	control type	Kendin çizdiğin kaba çizgiler kompozisyon olur. Düşük güç (0.5-0.7) yoksa sonuç karalamaya benzer.
Tile	control type	Düşük çözünürlüklü girdiye sadık kalmak için yükseltme veya detay geçişini yönlendirir. Çoğu "en iyi yükseltme" iş akışının motoru.
IP-Adapter / Redux / reference	image conditioning	ControlNet değil: bir görüntünün stilini veya yüzünü yapısal değil, koşullar. ControlNet ile birleştirerek ikisini alırsın.
Strength / weight	0.4-1.0	Yapının ne kadar güçlü uygulandığı. Poz ve derinlik için 0.8, kenarlar ve karalama için 0.5-0.7.
Start / end percent	0.0-1.0	Kontrolün gürültü giderme sürecinin hangi kısmına uygulandığı. 0.6-0.8’de bitirmek modelin detayları özgürce tamamlamasını sağlar ve "izlenmiş" görünümü kaldırır.
Family files	SD 1.5: lllyasviel control_v11 \| SDXL: diffusers / xinsir Union \| Flux: Flux Depth/Canny, Shakker Union, InstantX	Her ailenin kendi ControlNet’i gerekir; boyutları 0.7-2.5 GB arasında. Union dosyaları birkaç türü bir arada sunar.

Adım adım

İş için kontrol türünü seç: insanlar için poz, sahneler ve stil değişimi için derinlik, sert şekiller için Canny veya Lineart, fikirler için karalama, yükseltme için tile.
Kontrol noktanın ailesine uygun ControlNet’i models/controlnet (ComfyUI) veya models/ControlNet (A1111, Forge) içine indir. Birkaç tür kullanıyorsan Union dosyaları disk tasarrufu sağlar.
Kaynak görüntünü yükle ve eşleşen ön işlemciyi çalıştır (ComfyUI: controlnet_aux düğümleri; A1111: ControlNet eklentisi satır içinde yapar). Kontrol görüntüsünü önizle; iskelet bir uzvu kaçırdıysa düzelt.
ComfyUI: CLIP Text Encode ile KSampler arasına ControlNet (Advanced) uygula, kontrol görüntüsünü ve ControlNet modelini bağla, güç 0.8, başlangıç 0, bitiş 0.8.
A1111 / Forge: ControlNet birimini 0 etkinleştir, aynı türde ön işlemci ve modeli seç, ağırlık 0.8, bitiş kontrol adımı 0.8, piksel mükemmel açık.
Görmek istediğin şey için prompt yaz, poz için değil (poz zaten hallediliyor). Dört seed üret.
Görüntü izlenmiş veya düz görünüyorsa güç veya bitiş yüzdesini düşür; yapı kayıyorsa artır. İnatçı kompozisyonlar için ikinci bir birim (poz + derinlik) ekle.
Bulutta PirateDiffusion, bir kaynak görüntüye /render ve kontrol bayrağı ile yanıt verdiğinde ControlNet uygular; BitVector ise poz ve derinliği görüntü araçlarında sunar.

Örnekler

ComfyUI’de poz transferi (SDXL)

Load Image (reference photo) -> DWPose Estimator (body + hands) -> Apply ControlNet Advanced (xinsir controlnet-union-sdxl, type openpose, strength 0.8, end 0.75) -> KSampler

Prompt: a knight in weathered plate armour standing on a cliff at dawn, cinematic, 35mm

Derinlikle fotoğraftan suluboya (A1111 / Forge)

ControlNet unit 0: preprocessor depth_anything, model control_sdxl_depth, weight 0.7, end 0.7, pixel perfect

Prompt: loose watercolour illustration of a harbour town, paper texture, soft morning light

Flux Canny LoRA

Load Diffusion Model (flux1-dev-fp8) -> LoraLoaderModelOnly (flux1-canny-dev-lora, 0.85) -> InstructPixToPixConditioning (canny image) -> KSampler (guidance 30)

İpuçları

Fotoğraftan illüstrasyona derinlik, dokuyu özgür bıraktığı için Canny’den iyidir; logolar ve ürünler için kenarları tam tuttuğu için Canny derinlikten iyidir.
Bitiş yüzdesi çoğu kişinin hiç dokunmadığı ayardır ve plastik, izlenmiş görünümü düzeltir.
Kontrol görüntüsünü üretim boyutuna aynı en-boy oranıyla yeniden boyutlandır; uyumsuz şekiller iskeleti kırpar.
Kendinin fotoğrafından OpenPose, bir karakter için tutarlı poz kütüphanesi edinmenin en hızlı yoludur.
Flux için Black Forest Labs’ın Depth ve Canny LoRA’ları tam kontrol modellerinden daha hafif ve çoğu iş için yeterlidir.
Talimat editörleri (Qwen Image Edit, Kontext) genellikle "aynı sahne, farklı konu" düzenlemeleri için ControlNet geçişini değiştirir; Qwen Image Edit rehberine bak.

Model sayfasının belirttiği düğümü ve sayfadaki rehberlik ile CFG 1 kullan.

Sorular

ControlNet bir LoRA mı?

Hayır. Görüntü okuyan ayrı bir ağdır; LoRA metinden modelin ağırlıklarını değiştirir. Flux’un Depth ve Canny "LoRA"ları istisnadır: kontrol modelleri LoRA formunda gelir.

ControlNet’i video ile kullanabilir miyim?

Evet: Wan VACE ve Wan Fun ControlNet’ler poz veya derinlik dizilerini alır; bu sitedeki video rehberleri onları kapsar.

Ön işlemci modelleri kurulmalı mı?

Evet, ilk kullanımda indirilir (ComfyUI’de controlnet_aux, A1111’de eklenti). Küçüktürler.

IP-Adapter mı yoksa ControlNet mi daha iyi?

Farklı işler: IP-Adapter bir görüntüden görünüş veya kimlik kopyalar, ControlNet yapı kopyalar. Birçok iş akışı ikisini birlikte kullanır.

Bu bulutta çalışır mı?

PirateDiffusion ve BitVector modelleri için ControlNet’leri kurulu; sen kaynak görüntü ve kontrol türünü sağlarsın.

Bağlantılar ve kaynaklar

Bu rehberdeki modeller

Stable Diffusion 1.5 Modelleri

Stable Diffusion XL 1.0 Modelleri

Flux Modelleri

Yazan

Captain

Bu gemiyi yönetiyor. Kimsenin sormadığı VAE çözme süreleri hakkında fikirleri var. Ağırlıkların özgür olmak istediğine ve indiremediğiniz her modelin ekstra adımlı bir abonelik olduğuna inanıyor. NAS'taki 400 GB'lık kontrol noktaları hakkında soru almayacak.

Captain tarafından tüm rehberler

Checkpoint, LoRA, embedding ve ControlNet: hangi dosya ne işe yarar

8 Eki 2025

img2img, inpainting ve outpainting temelleri: elleri düzeltme, nesne değiştirme ve resmi genişletme

3 Ara 2025

Qwen-Image-Edit rehberi: talimat istemleri, çoklu resim düzenleme ve bunu daha iyi yapan LoRA’lar

26 May 2026

ComfyUI Nedir? Başlangıç için düğümler, iş akışları ve ilk grafik rehberi

17 Ara 2025

Yapay Zeka Görüntüleri Büyütme: ESRGAN Modelleri, hires-fix, tiled diffusion ve ne zaman hangisi uygun

4 Mar 2026

Diğer rehberler

Flux vs SDXL vs SD 1.5 vs Qwen vs Z-Image: 2026'da hangi model ailesi kullanılmalı

22 May 2026

Negatif istemler: ne işe yararlar, ne zaman yardımcı olurlar ve neden Flux’a gerek yok

5 Kas 2025

Adımlar, CFG, örnekleyiciler, zamanlayıcılar ve tohumlar: güvenli varsayılanlarla üretim ayarları açıklandı

19 Kas 2025

Stable Diffusion WebUI Forge hataları ve çözümleri (Flux, SDXL, düşük VRAM)

16 May 2026

Mac'te (Apple Silicon) Stable Diffusion, SDXL ve Flux Çalıştırmak: Draw Things, ComfyUI ve Beklentiler

21 Oca 2026