Stable Diffusion进阶：用 ControlNet、LoRA 和局部重绘提高可控性

入门阶段你用提示词出图，进阶阶段要学会“控制”。Stable Diffusion 强大的地方不只是能生成图片，而是能用工具链控制姿势、构图、角色、局部细节和风格。

ControlNet：控制结构

ControlNet 可以让模型参考线稿、姿势、深度图、边缘图等信息。比如你有一张人物站姿草图，可以让模型按照这个姿势生成不同风格的人物。

适合场景包括：固定人物姿势、根据线稿上色、保持建筑透视、把照片改成插画但保留构图。

LoRA：学习特定风格或对象

LoRA 是一种轻量模型，可以让基础模型学会某个角色、服装、产品或画风。使用时要注意权重，过高可能导致画面僵硬或过拟合。

如果是商业项目，训练素材必须有授权。不要用未经许可的真人照片或艺术家作品训练用于商业的 LoRA。

Inpaint：局部修图

局部重绘用于修手、换背景、改衣服、删除物体。关键是只遮住需要修改的区域，并在提示词中说明局部目标。遮罩太大，整张图会变化；遮罩太小，模型没有发挥空间。

进阶工作流

先用文生图确定大方向；选中构图后固定 Seed；用 ControlNet 稳定姿势或线稿；用 Inpaint 修局部；最后用放大和后期工具处理细节。每一步只解决一个问题。

排查思路

如果人物不像，降低风格词并提高角色相关 LoRA 权重；如果姿势不稳，检查 ControlNet 预处理图；如果画面脏，减少提示词堆叠并换更适合的模型；如果修图破坏整体，缩小遮罩并降低重绘幅度。

小练习

找一张简单线稿，用 ControlNet 生成三种风格：写实、动画、产品海报。比较哪些元素被稳定保留，哪些元素被模型重新发挥。