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开始前准备什么
- 已有本地 ComfyUI 环境；按所用模型官方说明准备硬件和权重。
- 下载本页材料，检查模型家族、目录与来源；模型权重未打包。
- 保留原文件与实际版本，UI workflow 与 API prompt 分开。
- 使用明确格式的控制图
- 准备同一家族模型
- 导入并检查控制路径
- 先做未控制基线
- 加入控制强度做小样
- 按轮廓而不是颜色验收
- 归档控制图和实际版本
含 UI/单独 API JSON、原输入、模型清单、校验脚本和真实负例；无权重及本次推理输出。
按官方 0.4 格式整理；仅结构核验，需在你的目标版本实际导入。
从本页工作流 Loader 字段读取；按官方来源准备兼容权重。
空结果栏，供你填写实际输出与故障；不预填虚构成功结果。
1. 使用明确格式的控制图
下载 input.png，它来自官方 scribble 示例。控制模型要求特定图像格式；普通照片不能因为进入 Load Image 就自动变成姿态、深度或 Canny 图，本教程不宣称包含预处理器。
2. 准备同一家族模型
官方遗留样例使用 AnythingV3 与 SD1.5 scribble ControlNet；查看 models.csv 并选自己的兼容权重。SDXL 与 SD1.5 ControlNet 不可随意混接，仅换文件名不会适配。
3. 导入并检查控制路径
工作流中 ControlNetLoader 加载控制模型，Load Image 提供 scribble IMAGE；Apply ControlNet 的输出进入采样的 conditioning。教材保留官方旧 ControlNetApply 节点，当前版本可迁移到 Advanced。
4. 先做未控制基线
保存一份不接 ControlNet 的 checkpoint 基础工作流，用同一 seed 与提示词生成自己的 baseline。不要直接删连线后覆盖原文件，应另存并确保正向 conditioning 路径完整。
5. 加入控制强度做小样
按官方原值先运行控制版，再一次只调整 strength 观察效果。若使用 Advanced 节点，还需记录 start_percent/end_percent；本页素材的旧节点没有这两个字段，不凭空追加。
6. 按轮廓而不是颜色验收
实际结果对照控制图看主体位置、轮廓、比例和新增元素，允许纹理或颜色不同。若控制图格式错误或模型家族冲突，先修输入和权重，不靠堆叠提示词掩盖故障。
7. 归档控制图和实际版本
保存 input.png、工作流、ControlNet 与 checkpoint 文件版本、baseline 和控制输出。本站从官方 PNG 恢复了 UI 图并做结构核验，未执行扩散或姿态预处理。
8. 下载工作流、输入和结构检查
完整包包含官方来源 JSON、按本页整理的 UI workflow、单独的 API prompt、真实输入 PNG、模型与参数清单、空验收表、故障负样本和离线脚本。先执行 python check.py，再在自己的 ComfyUI 安装中导入与实际运行。包内权重未下载，结构检查不能替代前端兼容与推理验收。
怎样确认已经完成
- 输入是对应 scribble 模型要求的轮廓图，未误称普通照片为控制图。
- checkpoint 与 ControlNet 家族兼容，conditioning 路径完整。
- 实际 baseline 与受控输出使用同一 seed 和文本，轮廓约束逐项检查。
常见问题
ControlNet 会自己提取姿势或深度吗？
基础 Apply 节点不会自动完成这些预处理，需要匹配模型所需的控制图或独立预处理节点；本页交付的是 scribble 输入。
旧 ControlNetApply 能直接换 Advanced 吗？
需要按当前节点输入重新连接并记录 start/end。保留旧工作流作为来源证据，迁移后另存与验证，不保证仅改 type 字符串就能运行。