本文介绍了 SDXL Controlnet Tile V2 模型的功能特性与使用方法。该模型主要用于 Stable Diffusion 中的图像细节增强与高清化处理，相比 V1 版本在稳定性、自动识别范围和色彩修复上均有显著提升。文章详细阐述了其在 SD-WebUI 和 ComfyUI 中的配置步骤，包括预处理器设置、控制模式选择及关键参数调优。通过多个实战案例展示了如何在保持人物一致性的前提下改变服装、背景及风格。特别强调该模型基于真实图像训练，不适用于漫画风格，并提供了关于去噪强度、Controlnet 强度及 IPAdapter 配合使用的专业建议。
近日，AI 绘画领域的重要工具 Stable Diffusion 的 SDXL Controlnet Tile 模型更新到了 V2 版本。这是一款专注于现实逼真绘图的 Controlnet 插件模型，广泛适用于 SD-WebUI 扩展和 ComfyUI 工作流。本次 V2 版本的更新在模型的稳定性和控制力上得到了显著提升，特别是在高分辨率下能够更精细地增强图像细节。
Tile V2 通过大幅改进的训练数据集和更广泛的训练步骤，显著增强了模型的泛化能力。这意味着在处理不同光照、角度和复杂背景时，模型能提供更稳定的输出结果。
V2 版本无需明确的提示词（Prompt），也能自动识别更广泛的对象。这降低了用户的使用门槛，使得在不熟悉具体物体名称的情况下，依然能有效控制局部细节。
针对旧版本中常见的色彩偏移问题，V2 进行了显著优化。对于未自动识别的对象，只需添加简单的提示或使用色彩修复节点即可有效修复，确保生成图像的色彩还原度。
在绘图控制力的某些特定场景下，Tile 模型甚至可以替代传统的 Canny + OpenPose 组合插件。其边缘保持能力和结构一致性表现更为出色。
SDXL Controlnet Tile 主要应用于以下场景：
在使用该模型前，请务必注意以下关键点：
SDXL Controlnet Tile 插件支持 SD-WebUI 使用。配置时需遵循以下规范：
tile_resample 进行 Ultimate Upscale 脚本。在 ComfyUI 中体验 SDXL Controlnet Tile 的步骤如下：
首先需要下载 TTPlanet/TTPLanet_SDXL_Controlnet_Tile_Realistic 模型文件，并将其放置在 ComfyUI/models/controlnet 目录下。
在 ComfyUI 中加载 Controlnet 模型后，需将其应用于 Controlnet 条件控制节点。典型的连接顺序为：
yellow Clothes, sunglasses, 1 chinese girlpink Clothes, pink background, 1 chinese girlpurple dress, gold Pendant, outdoor, 1 chinese girlred Clothes, 1 chinese girl / red dress, sunglasses, 1 chinese girl注意：如果希望保持人物面部风格一致性，建议添加
IPAdapter模型进行处理，以锁定面部特征。
请检查是否使用了正确的预处理器。Tile 模型通常不需要额外的边缘检测预处理，使用 None 往往能获得最佳细节。同时，确保去噪强度没有过高，过高的去噪会破坏原有结构。
虽然 Tile V2 主要针对真实图像训练，但可以通过调整 Controlnet 强度来尝试适配。不过，建议优先使用专门针对二次元训练的 Controlnet 模型以获得更好效果。
除了使用 IPAdapter 外，还可以尝试在 ComfyUI 中开启 FaceDetailer 节点，对人脸区域进行二次重绘，以增强五官的清晰度。
SDXL Controlnet Tile V2 是 Stable Diffusion 生态中一个强大的细节增强工具。它弥补了传统放大模型在细节生成上的不足，特别适合需要保持原图结构但提升分辨率和质感的场景。通过合理配置 WebUI 或 ComfyUI 的参数，用户可以高效地实现高质量图像的后处理。随着技术的迭代，未来该模型有望支持更多风格的混合渲染，为创作者提供更灵活的控制手段。
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