这节内容我们将继续深入探讨ControlNet的线条约束功能，包括线稿模式、涂鸦模式和直线模式。这些模式将帮助我们更好地理解和应用线条约束在图像生成中的作用。
一、Lineart线稿模式：更自然的边缘提取
在之前的内容中，我们讨论了硬边缘和软边缘模式的局限性。硬边缘模式容易导致双重线条问题，而软边缘模式的约束能力较弱。为了解决这些问题，ControlNet 1.1版本引入了线稿模式，它能够更自然地提取线条，不再出现双重边缘，同时根据边缘的浓淡程度智能调整线条粗细。
1、线稿模式的应用案例
我们通过一个动漫风格的猫的案例，展示了线稿模式如何有效地提取单一线稿，而不是双重边缘。这种模式的出现，使得我们在大多数情况下更倾向于使用线稿模式，而不是硬边缘或软边缘模式。
2、预处理器的区别
线稿模式下有五个预处理器，它们之间的区别主要在于对线条细节的处理程度。例如，动漫线稿提取更注重面部特征的保留，而去噪模式则减少了细节的提取，使得线条更加简洁。这些预处理器可以根据实际需求灵活选择。
二、Scribble涂鸦模式：自由发挥的线条约束
涂鸦模式与线稿模式截然不同，它主打自由发挥和脑补，提取的线条更加粗略，给予AI更大的创造空间。这种模式下，即使线条质量不高，AI也能生成有趣的图像，特别适合儿童教育和辅助构图等应用。
涂鸦模式可以生成具有想象力的图像。这种模式可以帮助孩子们将简单的涂鸦转化为精美的画作，也可以辅助设计师进行构图和产品微调。
三、MLSD直线模式：专注于直线提取
直线模式专注于提取图像中的直线条，忽略曲线和圆形线条，使其在建筑设计等领域有独特的应用价值。这种模式可以帮助我们快速提取建筑框架，为室内设计提供便利。
直线模式可以有效地提取室内空间的直线结构，并在此基础上进行重新设计。这种模式在处理具有明显直线结构的图像时表现出色。
四、总结
通过本节内容的学习，我们了解了ControlNet中线条约束的不同模式及其应用。硬边缘、软边缘、线稿、涂鸦和直线模式各有特点，我们需要根据项目的具体需求灵活选择和应用这些模式。
希望这篇文章能帮助你更好地掌握ControlNet的线条约束功能。
