如何用ComfyUI ControlNet Aux插件解锁AI绘图的无限可能:2025年新手必备完整指南
ComfyUI ControlNet Aux是一款专为ComfyUI设计的开源扩展插件,集成了ControlNet框架的辅助预处理功能,能帮助用户轻松实现图像边缘检测、深度估计、姿态识别等专业预处理效果,让AI绘图更精准、更富创意。无论是二次元角色设计还是写实场景创作,这款插件都能成为你的AI绘画超级助手!
🚀 为什么选择ComfyUI ControlNet Aux?3大核心优势
1. 一站式预处理工具箱,告别复杂操作
插件内置20+种预处理算法,涵盖Canny边缘检测、Depth Anything深度估计、OpenPose姿态识别等主流功能,无需切换多个工具,在ComfyUI节点中即可完成从原图到控制图的全流程处理。

图:使用Anime Face Segmentor预处理生成的角色轮廓图,精准保留面部特征
2. 无缝衔接ControlNet,创作可控性飙升
通过插件生成的控制图可直接作为ControlNet输入,配合 Stable Diffusion 模型实现精细化图像生成。无论是调整人物姿态、优化场景透视,还是增强物体边缘细节,都能通过简单节点连接实现专业级效果。
3. 轻量化设计,新手友好零门槛
无需复杂配置,支持一键安装和自动依赖管理,即使是AI绘图初学者也能在5分钟内完成部署。插件提供可视化节点界面,参数调节直观易懂,让技术小白也能轻松掌握高级预处理技巧。
⚡️ 2种安装方法,3分钟上手ComfyUI ControlNet Aux
方法1:ComfyUI Manager一键安装(推荐)
- 打开ComfyUI,确保已安装最新版ComfyUI Manager
- 在Manager中搜索
ControlNet Auxiliary Preprocessors - 点击「安装」并重启ComfyUI,插件自动集成到节点面板
方法2:手动安装(适合高级用户)
- 进入ComfyUI的
custom_nodes目录,克隆仓库:git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/comfyui_controlnet_aux - 安装依赖:
cd comfyui_controlnet_aux && pip install -r requirements.txt - 重启ComfyUI,在节点菜单中找到「ControlNet Aux」分类即可使用
🎨 实战教程:用3步生成专业级动漫角色
Step 1:加载原图并选择预处理节点
将参考图拖入ComfyUI画布,添加「Depth Anything V2」节点生成深度图,设置分辨率为512x768(推荐尺寸)。
Step 2:连接ControlNet节点,配置生成参数
将深度图接入「ControlNet Apply」节点,选择 control_v11f1p_sd15_depth 模型,权重设为0.7(平衡原图与控制图影响)。
Step 3:启动采样器,生成最终图像
使用「KSampler」节点,搭配「Stable Diffusion XL」模型,输入提示词:
"masterpiece, best quality, 1girl, blue hair, cyberpunk city background, dynamic pose"

图:基于Marigold Depth Estimator生成的深度图控制效果,场景透视感显著增强
🛠️ 热门预处理功能推荐:5个必试节点
1. Depth Anything V2:超写实深度估计
生成高精度深度图,轻松实现场景前后景分离,让AI生成的画面更具空间层次感。

2. OpenPose:精准人体姿态捕捉
支持全身/面部/手部关键点识别,可实时调整人物动作,解决AI绘图中"手画歪、姿势怪"的痛点。

3. Canny Edge:工业级边缘检测
智能提取图像轮廓,保留物体细节的同时去除冗余信息,是二次元线稿生成的必备工具。

4. Mesh Graphormer:3D网格重建
将2D图像转换为3D网格结构,辅助生成具有立体光影效果的写实场景。

5. Teed:艺术化线条风格化
将照片转换为手绘风格线条图,支持多种笔触效果,适合创作漫画分镜或插画草稿。

🎭 高级玩法:多节点组合实现电影级效果
通过串联不同预处理节点,可打造复杂控制逻辑。例如:
「Canny Edge + OpenPose + Depth Anything」三节点组合
→ 同时控制角色轮廓、动作姿态和场景深度,生成电影海报级画面!

图:使用三节点组合生成的科幻场景,边缘清晰、姿态自然、透视准确
🔧 常见问题解答(FAQ)
Q:插件支持哪些ComfyUI版本?
A:推荐使用ComfyUI v0.7+版本,确保兼容性和稳定性。
Q:生成控制图时出现显存不足怎么办?
A:在节点参数中降低「图像分辨率」(建议512x512起步),或启用「分块处理」功能。
Q:如何更新插件到最新版本?
A:通过ComfyUI Manager点击「更新」,或手动执行 git pull 命令。
🎯 总结:让AI绘图从"随机"到"可控"的蜕变
ComfyUI ControlNet Aux插件以其强大的预处理能力、极简的操作流程和丰富的创意可能性,成为AI绘图爱好者的必备工具。无论你是想提升角色设计效率,还是探索更复杂的场景创作,这款插件都能帮你打开AI绘画的新世界!
现在就安装插件,用精准的控制图唤醒你的创意,让每一幅AI画作都成为独一无二的艺术精品吧!✨
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00