前言：
前面章节中我们介绍了建筑和室内设计行业中很常见的MLSD直线方法
本文会主要介绍ControlNet中的Depth深度。Depth或者说深度图，来源于三维相关的概念，描述了物体间的远近关系，非常技术性的术语。
其实这个深度图，主要是美术人员掌握了更多高级的用法。适合用美术，游戏行业的人员掌握和操作。更多资源进 2img.ai ，更多技术资料请扫码
知识点：
- Depth深度
基础官方内容：
使用深度图控制稳定的扩散。
模型文件：control_v11f1p_sd15_深度.pth
配置文件：control_v11f1p_sd15_depth.yaml
训练数据：Midas深度（分辨率256/384/512）+Leres深度（分辨率256/384/512）+Zoe深度（分辨率256/384/512）。多个分辨率的多个深度图生成器作为数据增强。
可接受的预处理器：Depth_Midas、Depth_Leres、Depth_Zoe。该模型非常稳健，可以处理渲染引擎的真实深度图。
实战
如果你是有三维相关领域的知识，这里的深度，就是深度图的意思。
深度图也被称为距离影像，可以将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）作为像素值的图像，它可以直接体现画面中物体的三维深度关系。
学习过三维动画知识的朋友应该听说过深度图，该类图像中只有黑白两种颜色，距离镜头越近则颜色越浅（白色），距离镜头越近则颜色越深（黑色）。
Depth 模型可以提取图像中元素的前后景关系生成深度图，再将其复用到绘制图像中，因此当画面中物体前后关系不够清晰时，可以通过 Depth 模型来辅助控制
对比来看，LeReS 和 LeReS++的深度图细节提取的层次比较丰富，其中 LeReS++会更胜一筹。而 MiDaS 和 ZoE 更适合处理复杂场景，其中 ZoE 的参数量是最大的，所以处理速度比较慢，实际效果上更倾向于强化前后景深对比。
效果图：
RA/SD 衍生者AI训练营
