stonelax再次，

我做了长期等待的开放式和瓷砖控制网模块的快速通量工作流程。 （也包括了Canny，深度。）此工作流程的骨干是Instantx的新启动的ControlNet Union Pro。

我迅速对其进行了测试，Anad清理了标准工作流程（有点糟糕的是，HuggingFace或Loader Github repo中未包含标准工作流程，或者是loader github repo），以便您可以尝试自己的尝试。一些快速的印象：

1）ControlNet Union Pro似乎比XLAB的ControlNet具有更多的计算能力，因此请尝试保持图像尺寸较小。

2）openpose起作用，但即使在IMG2IMG的帮助下，也很难改变提示的样式和主题。例如，我在提示中输入了CR7 SIU姿势并输入了“机器人”，输出图像仍然是男性足球运动员。我必须将强度降低到〜0.2，最后得到一个机器人，但姿势略有脱落。

以下比较：

左 – 强度〜0.2，姿势为略微略微 – 强度〜0.5，姿势是准确的，但没有机器人

3）图像组成控制的强度似乎比XLAB的强度稍微好一些，但是老实说，Xlab的巧妙和深度已经很可用。我将尝试查看明天是否可以优化速度和样式转移。

请让我知道你们中的任何一个也在加速速度和样式转移方面取得了进展！

欢呼！