插件的使用，我覺得應該從 ControlNet 開始，因為這是目前每一個使用 Stable diffusion 的人都避免不了的一個插件。從名字就可以看出，它可以直接控制 Stable diffusion 的神經網絡，讓其按我們的要求生成圖檔，很強大。
更新之後的 ControlNet 插件界面比原來更加簡潔了，舊版的 Invert Input Color 反轉顔色已經合并到了預處理器裡面，名稱為 Invert(from white bg & black line)，而且 RGB轉BGR也已經取消了，取而代之的是 Pixel Perfect (完美解析度)、Allow Preview(允許預覽) 這兩個選項。
如果開啟 Pixel Perfect 完美解析度，系統就會自動控制每張圖檔的解析度，讓每一個像素都能完美對應，不需要再像舊版本一樣需要另外調整預處理器的解析度了。而 Allow Preview 允許預覽選項則是舊版本裡面的 【預覽處理結果】按鈕，新版本将其搬到了上方，想要預覽預處理器的處理結果就可以把這個選項勾上，然後點選預處理器右側出現的 【爆炸】 按鈕就可以看到預處理結果。
原版本的建立空白畫布按鈕也移動到了 image 圖檔框的下方，并擴充成了 4 個按鈕，從左往右，點選第一個可以打開建立畫布的選項，設定好寬高後點選 Create New Canvas 建立畫布按鈕，就可以建立一張空白的畫布，可以在上面進行塗鴉繪畫等操作。第二個按鈕可以打開電腦的攝像頭，直接用攝像頭拍一張照片進行處理，前提是你的電腦安裝有攝像頭。第三及第四個按鈕是将目前寬高設定應用到 Stable diffusion 的寬高裡面，可以避免因圖檔尺寸對不上而産生變形。
以上就是新版本修改過的功能，下面幾個是與原版一緻的功能。
Enable 可用選項表示是否啟用目前 ControlNet 插件，打勾則表示啟用， ControlNet 就會影響 Stable diffusion 的出圖效果。
Low VRAM 選項是針對低顯存裝置的，如果你的電腦顯存低于 6G，則把這個選項勾上，雖然勾上後出圖速度會慢很多，但總比崩顯存好。
Guess Mode 猜測模式，簡單的了解就是是否允許 ControlNet 自作主張來控制最終的出圖效果，選中該選項後可以不填寫提示詞，ControlNet 也能自己腦補一幅完整的圖像出來，但很多時候可能會不盡如人意，是以看需求選用。
再接下來就是 Control Weight 權重選項，這個值表示目前 ControlNet對出圖結果的影響程度，跟提示詞的權重差不多，最大值是 2 ，最小值是 0 ，預設是 1 ，一般使用預設的就好，如果不想讓 ControlNet 過多的參與，可以把權重調小一點。
然後就是 Starting Control Step 開始控制的頻數與 Ending Control Step 結束控制的步數，這兩個值最大是 1 ，最小是 0，表示指定 ControlNet 從什麼時候開始參與作圖，到什麼時候結束，以百分比表示。如下圖則表示 ControlNet 從 20% 的步數開始參與作圖，到 90% 的步數結束參與作圖。
再往下就是縮放模式的三個選項，分别是 僅縮放 / 裁剪與縮放 / 縮放與填充。
這個意思是當 ControlNet 的尺寸與 Stable diffusion 的尺寸不一緻時，要用什麼樣的模式來參作圖。為了更好的展示效果，這裡做一個簡單的對比：Stable diffusion 尺寸設為正方形 512×512，ControlNet 預處理圖檔為豎屏 432×768，分别選擇不同的縮放模式進行出圖。
可以看到，當兩者尺寸不一緻時，為了比對 Stable diffusion 的圖檔尺寸，ControlNet 把預處理的圖檔分别按對應的縮放模式進行了處理，每一種效果看起來都不太好。是以為了更好的使用 ControlNet 來控制出圖，建議将兩者的尺寸設為一樣的，以便能達到更好的效果。
然後相信大家在看網上的教程時應該都會看到别人的 ControlNet 都是有好幾組的，類似下面這樣的。
這個可以在 ControlNet 的設定裡面找到 Multi ControlNet 這一項，這個值就是你需要的 ControlNet 的數量，想要多少就把這個數字設為對應的值就可以，然後在使用界面把 Enable 選項勾上，并調整一下權重，就能讓多個 ControlNet 同時影響作圖效果，這個方法在人物姿态控制以及室内設計等方面會經常使用到。不過啟用的 ControlNet 數量越多，出圖速度也就越慢，對電腦的性能要求也就越高，是以并不是越多越好，還得結合實際情況使用。
最後再分享一些我自己使用提示詞的思路，供大家參考。
我在使用提示詞的時候比較喜歡對提示詞進行分類，然後按權重高低進行填寫，比如：畫質類、人物類、景物類、輔助模型(如lora)，把提示詞分類之後也可以更好的進行閱讀以及修改。
首先是畫質類，要想出一張好圖，好的畫質是必不可少的。打個比方，我們平時基本上都是用手機進行拍照，用現在的智能手機拍照跟用十幾年前的手機拍照，效果可以說是天差地别，是以畫質也是一樣，指定好的畫質出圖就跟指定用現在的智能手機拍照一樣，都是為了能出一張好圖。
我常用的畫質類正向提示詞主要有以下幾個：masterpiece(傑作),best quality(最佳品質) ,ultra highres(超高清),realistic photo(逼真照片),raw photo(原始照片)，當然也還有其他的，大家可以從網站上别人的作品裡面借鑒一些。
有了正向提示詞，對應的就會有反向提示詞，比如：worst quality(最差品質),low quality(低品質),normal quality(正常品質)等，同樣也可以從别人的作品裡面借鑒一些。
畫質類提示詞作為一張圖檔最重要的組成部分，一般都是放在提示詞的最前面，這樣無論生成什麼圖檔，都不會差到哪去。
第二部分為主體或人物描寫，比如：1 girl,cute, solo,nose blush, smile,closed mouth, medium breasts,beautiful detailed eyes, transparent collared shirt, usiness attire, jeans, long hair,black hair, white skin,beautiful hands，這部分主要用于描述人物的姿态服飾等。同樣的也會有反向提示詞：lowers,monochrome,grayscales,skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,6 more fingers on one hand,deformity,bad legs,error legs,bad feet,malformed limbs,extra limbs，主要避免生成各種沒見過的怪物。這部分提示詞根據出圖的需求填寫就可以，沒有一個标準，反向提示詞可以在多次出圖中找到不好的元素，填上去。
第三部分為環境景物以及附加屬性的描寫，比如：garden,on grass, evening,cinematic light,street light，這類提示詞屬于附加性的，依據出圖需求填寫就可以，沒有一個标準，可有可無。
第四部分為附加模型，比如 lora、embedding 模型等。
提示詞分類整理好之後，再對單個詞進行權重的調整，就可以愉快的出圖了，不用再擔心圖檔會崩。
分類整理好之後的提示詞，可以把通用的部分儲存到 Styles 裡面(比如畫質類提示詞)，下次再使用的時候直接讀取就可以，避免每次都要重新輸入，省事了很多。