AIGC-ComfuUI总结四:最新、最实用、按用途分类的 ControlNet 模型推荐清单(2025 年版)

〇、内容包含:

  • SD1.5 用 ControlNet
  • SDXL 用 ControlNet(适用于 primemix_v21、juggernautXL、realvisXL)
  • 每个模型适用场景、效果说明、显存建议
  • 给你当前 primemix_v21(SDXL) 的最佳搭配

这是目前 最稳定、最高质量、最常用 的 ControlNet 模型合集。


一、ControlNet 要点(快速理解)

  • ControlNet 不是一个模型,是一类“控制模块”
  • 用来控制:构图、姿势、边缘、深度、线稿、风格
  • 每一代 SD 都要配“对应版本的 ControlNet”
    • SD1.5 → 1.5 版 ControlNet
    • SDXL → XL 版 ControlNet
      不可混用,否则无法加载或生成效果差。

二、SDXL 专用 ControlNet(你当前 primemix_v21 推荐用这套)

⭐⭐⭐ 必装:最常用的 SDXL ControlNet(2024–2025)


1) ControlNet SDXL Canny(边缘线稿控制)

用途:
✔ 精准控制边缘轮廓
✔ 适合写实 / 插画 / 场景
✔ 保持风格不变,但提升结构稳定性

下载:https://huggingface.co/diffusers/controlnet-sdxl-1.0/tree/main/canny

文件示例:diff

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Spring Boot携手Leaflet,点亮省级旅游口号WebGIS可视化之路

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目录 前言 一、旅游口号信息管理 1、写在前面的 2、空间属性关联 二、SpringBoot后台实现 1、系统调用时序图 2、Mapper数据查询实现 3、控制层接口实现 三、Leaflet集成实现WebGIS 1、省级数据展示及可视化 2、东北三省旅游口号 3、长三角城市群口号 4、珠三角旅游口号 5、西北地区旅游口号 四、总结 前言         在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,地理信息系统(GIS)技术正以前所未有的速度改变着我们对世界的认知与探索方式。它不仅为科学研究提供了强大的工具,更在旅游、城市规划、环境保护等诸多领域展现出巨大的应用潜力。而当我们将目光聚焦于旅游行业,一个充满活力与创新的领域,GIS技术的应用更是如鱼得水,为旅游体验的提升和旅        游管理的优化带来了全新的机遇。         省级旅游口号作为各地旅游宣传的重要名片,承载着地域文化的精髓与旅游资源的亮点,是吸引游客、塑造旅游品牌形象的关键要素。然而,传统的旅游口号宣传方式往往局限于文字、

【AI】coze的简单入门构建智能体

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前言:最近扣子很火,我来学习一下!扣子时新一代的AI应用平台。在扣子上搭建AI应用,只需要在界面上点击下一步下一步,做些配置,就可以快速去搭建一个AI应用。让我来看看,扣子是何方神圣吧~ 一、什么是coze? 扣子是新一代AI应用开发平台。无论你是否有编程基础,都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类AI应用,并将AI应用发布到各个社交平台,也可以通过API或SDK将AI应用集成到你的业务系统中。 二、coze能做什么? 扣子提供可视化设计与编排工具,通过零代码或低代码方式,快速搭建基于大模型的各类AI项目。(登录到扣子官网,进入到商店,有各种应用、插件等) * 智能体:智能体是基于对话的AI项目,能理解自然语言,调用知识库与插件,通过可视化工作流完成复杂任务,并可发布到多端使用,如智能客服、虚拟伴侣等 * 应用:利用大模型技术开发的应用程序。在扣子中搭建的AI应用具备完整业务逻辑和可视化用户界面,是一个独立的AI项目,如AI搜索、翻译工具等 * 插件:是 一个工具集,一个插件内可以包括一个或多个工具(API)。用于扩展智能体 / Bot 的功能,通过标准化接口与工作

传统制图VS AI制图:一线产区标准图效率对比

快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 输入框内输入如下内容: 开发一个效率对比工具,分别用传统方法和AI方法生成一线产区标准图。传统方法模拟人工绘制流程,AI方法使用机器学习分类。统计两种方法的时间消耗和准确率,用图表展示结果。技术栈包括Python、Pandas和Matplotlib。 3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果 传统制图VS AI制图:一线产区标准图效率对比 最近在工作中遇到了一个需求:需要快速生成一线产区和二线产区的标准图。传统的人工绘制方法耗时耗力,于是我开始探索AI辅助制图的可能性。经过一番尝试,发现AI在数据处理、分类和可视化方面的效率提升确实令人惊喜。 传统制图流程的痛点 1. 数据收集与整理 传统方法需要人工从各种渠道收集产区数据,包括产量、地理位置、气候条件等。这个过程往往需要几天甚至几周时间,而且容易出错。 2. 分类标准制定 一线产区和二线产区的划分标准需要专家团队反复讨论确定,每次调整都需要重新处理数据。

opencode+Git集成:版本控制中AI辅助操作指南

opencode+Git集成:版本控制中AI辅助操作指南 1. 开篇:当Git遇见AI编程助手 你是否曾经在Git提交时纠结于怎么写好提交信息?或者在代码合并冲突时头疼不已?又或者想要重构代码却担心破坏现有功能? 今天我们要介绍的opencode,正是为了解决这些痛点而生。这是一个开源的AI编程助手框架,特别适合与Git版本控制系统配合使用。它能在你编码的每个环节提供智能辅助,从代码编写到提交信息生成,从冲突解决到代码审查。 最棒的是,opencode支持本地部署的模型,比如我们将要使用的Qwen3-4B-Instruct-2507,这意味着你的代码永远不会离开你的本地环境,完全保障了隐私和安全。 2. opencode是什么? 2.1 核心特点 opencode是一个2024年开源的AI编程助手框架,用Go语言编写,主打"终端优先、多模型、隐私安全"的理念。它把大语言模型包装成可插拔的智能体,支持在终端、IDE和桌面三端运行。 你可以把它理解为你的编程副驾驶,但它比一般的代码补全工具强大得多。opencode支持代码补全、重构、调试、项目规划等全流程辅助,而且可以