一、预处理器：两种方式，按需选择

首先加载默认工作流，这是所有操作的基础。接下来搭建ControlNet，必须先搞定预处理器。在ComfyUI中，预处理与模型是分开配置的，这一点和WebUI不同——WebUI将两者整合进一个插件，而ComfyUI提供了更高的灵活性。

添加预处理器有两种方法。第一种：直接在空白区域拖拽，就能找到预处理器节点。操作路径直观，尝试一次即可记住。

第二种方法更推荐：安装专用预处理器插件——comfyui_controlnet_aux，可从GitHub仓库获取。安装后若运行ComfyUI提示无法导入插件，请前往“ComfyUI\custom_nodes\comfyui_controlnet_aux”目录下执行install.bat文件。使用此插件后，管理并添加预处理器节点会方便许多。

预处理器节点就绪后，从节点左侧拖出“加载图像”，右侧再拉出“预览图像”，预处理部分即搭建完成。运行一下，效果对应WebUI中的“预览”按钮，非常直观。

二、ControlNet模型：串联起来才是完整链路

图像经过Canny预处理器处理后，接下来需输入到ControlNet对应的Canny模型。逻辑上，我们按图加载ControlNet模型节点——记得选择Canny对应的模型文件。

加载ControlNet模型后，右侧会有一个输出节点，将其拖出并选择“ControlNet应用”。看到这个节点，是否想起WebUI中的控制强度滑块？没错，它的作用类似。右侧的图像节点需要接入前面Canny预处理后的输出结果。

再看右侧的“条件”输入——ControlNet应用会对条件进行加工，将提取到的控制信息注入进去。因此，需要将此节点连接到“CLIP文本编码器”的输出条件上。具体来说，左侧输出条件需接到K采样器的正面条件（即正面提示词）。

以上所有连接完成，最基本的ControlNet工作流就搭建好了。下图展示的就是完整的节点连线。

三、多ControlNet的串联扩展

需要多个ControlNet同时控制？很简单：在第一个“ControlNet应用”后面再串联一个“ControlNet应用”即可。其余步骤照旧——该连ControlNet模型就连模型，该连预处理器就连预处理器。逻辑上就像搭积木，一个接一个。

补充：进阶玩法——高级ControlNet节点

ComfyUI自带的ControlNet应用节点功能较为基础。若希望获得更精细的控制（如强度、开始时间、结束时间），可以在管理器内安装一个扩展。安装重启刷新后，即可看到功能更丰富的ControlNet应用节点——其界面与WebUI更为相似。

这个高级节点提供了三个关键参数：

• 强度：控制权重，数值越高影响越大。
• 开始时间：在绘图过程中，ControlNet从哪一步开始介入控制。
• 结束时间：在绘图过程中，ControlNet到哪一步结束控制。

灵活调整这些参数，能让你的图像生成实现更精准的控制。整个流程走下来，你会发现ComfyUI的ControlNet其实非常清晰：预处理和模型分开，串联自由，扩展方便。对老手来说是利器，对新手来说也是值得花时间掌握的技能。