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上一篇文章我们分享了ControlNet线条类控制，还没有看过的鹿友欢迎阅读：
今天我们接着分享ControlNet的三维类控制，废话不多说，进入今天的正题吧！
三维类控制包括Depth (深度)和NormalMap (法线贴图)，这两种控制在三维软件中比较常见，所以我把它们归类为三维类。
随着Stable Diffusion的更新，这两种控制类型都增加了一些新的预处理，今天大家就跟着老鹿一起把它们梳理一遍吧！
使用过C4D的鹿友应该比较熟悉，在三维渲染的时候，我们通常会多通道渲染保存一张深度图，用于后期添加景深效果。
Depth (深度)也是一样，可以将图片提取成一张用黑白灰表示的深度图，用于表达图片常见中的远近关系，其中白色代表近景，黑色代表远景：
在Stable Diffusion中，如果你希望生成与原图构图类似，但是内容不同的图通常可以选择Depth控制类型：
在Depth中一共有六个预处理器，分别是Midas、Zoe、Leres、Leres++、Anything和Hand_Refiner：
Anything和Hand_Refiner是新增的两个预处理器，其中Hand_Refiner是专门用来修复手部，我们稍后再说。
Anything会有它专门的模型，需要下载下来放置到ControlNet的模型文件夹里：
同时它还有自己的预处理器，通常情况下你点击爆炸图标它会在后台自动下载：
但如果你是因为网络问题下载失败的话就会麻烦一点，因为通过控制台可以看到，在下载模型之前，后台还进行了一些环境部署：
需要先将facebookresearch压缩包解压如图所示的指定路径中，如果cache文件夹里没有torch和hub文件夹，新建即可：
然后把dinov2_vitl14_pretrain存放如图所示的路径里，同样如果没有checkpoints文件夹新建即可：
再将depth_anything_vitl14模型文件存放到ControlNet对应的预处理器文件夹中：
最后再将control_sd15_depth_anything模型存放到ControlNet对应模型文件夹中：
分享给大家的文档里，也写了具体的安装步骤供大家参考：
在Leres和Leres++这两种预处理器中会有两个特有参数，移除近景和移除远景：
作用如同字面意思，就是对远景和近景的修剪，下面是远近各自修剪百分之50之后的对比图：
下面是五种预处理器的对比，可以看到Midas和Zoe忽略了一部分背景的细节，但是前景比较清楚。
Leres和Leres++背景细节最多，但是相对的，前景就会有点模糊。
新的预处理器Anything在处理远近的细节上跟接近Midas和Zoe，但是近景更加清晰锐利：
在实际进行生图测试的时候，我发现用于适配Anything的ControlNet模型生成的图都坏掉了，不知道如果是生成室内效果图会不会好一些。
因此建议多数时候，我们还是用默认的depth模型吧：
最后我们再来说这个新增的Hand_Refiner预处理器，要使用它首先需要将hrnetv2和gaphormer这两个文件放到ControlNet对应的预处理器文件夹中：
然后再将control_sd15_inpaint_depth_hand_fp16存放到ControlNet对应模型文件夹中：
这里我先用sd生成了一张两只手都有问题的女孩图像：
将它发送到图生图局部重绘里，并用画笔涂抹有问题的手部区域：
然后在ControlNet中Depth控制类型中选择Hand_Refiner预处理器以及对应的适配模型，点击爆炸图标可以看到能够提取出一张正确的手部深度图：
相信许多鹿友应该都是我以前写C4D内容的时候关注野鹿志的，所以对法线贴图这个概念并不陌生。
NormalMap (法线贴图)就是用图片的RGB通道记录物体在三维场景中的坐标信息，从而模拟光影以达到凹凸效果。
三维软件中我们通常是在制作材质的时候会用到法线贴图，而在Stable Diffusion中，这项NormalMap控制类型和Depth使用场景类似，主要是通过光影来还原画面的布局：
在NormalMap中一共有三个预处理器，分别是Bae、Midas和Dsine：
其中Midas是以前ControlNet1.0的算法，官方表示已经弃用，大家仅做了解：
在这个算法中有一个Normal Background Threshold的选项，默认数值0.4，数值范围是0-1：
它的作用主要就是移除远景的信息，数值越大，远景的信息越少：
Dsine是新增的一种算法，我在网上暂时没有找到相关的使用说明，它似乎是有专门的ControlNet SDXL模型。
要使用它需要将预处理器模型dsine.pt存放到对应的ControlNet预处理器文件夹中：
同时要将ControlNet模型放到对应的模型文件夹中：
但经过我的测试，它在SD1.5模型下也可以使用，下图中我们可以看到，当我SD大模型选择1.5模型，同时ControlNet模型也使用1.5模型时，控制仍然生效。
而且说实话，我个人并不觉得在这个例子上，SDXL控制会比1.5模型好：
Dsine中会有Fov和Iterations两个参数，同样我在网上暂时没有找到相关说明，只能说下自己的理解：
Fov是视场角的意思，数值默认为60，数值范围0-360，我觉得这里的单位应该是度。
应该是为了模拟三维场景摄像机中不同视场角所看到的光影变化。
从下图我们可以看到，当数值为0和数值为360的时候，法线贴图完全相同，这就是由于360度和0度的位置是一样的：
Iterations是迭代的意思，默认数值为5，参数范围1-20，这个参数我只能从三维软件的使用经验来推测它的用途。
在三维软件中，迭代次数通常指的是对某个数值计算的次数，这里可能就是用迭代次数来对生成的法线贴图进行微调吧。
从下图的对比中我们可以看到，法线贴图的区别并不是很大：
接下来是三种预处理器在默认参数情况下生成法线贴图的对比图，Dsine算法会比Bae更加清晰，而Midas算法和我们常见的法线贴图差异较大：
最后则是三款预处理器生成图的对比，Midas基本可以弃用了，Dsine生成的图也Bae清晰，但是反而少了景深的效果。
至于修改Dsine中的Fov参数，是否也可以得到景深效果我就没有进一步测试了。
说实话，我从来就没有用过NormalMap这个控制类型：
好了以上就是ControlNet三维类控制的所有内容。
如果觉得对自己有所帮助，请不要吝啬自己的一键三连，你们的支持对我很重要，谢谢！
