大家好，欢迎回到Stable Diffusion入门-ControlNet 深入理解系列的第三课！
在上一课中，我们深入探讨了 ControlNet 文件的命名规则，以及线条类 ControlNet模型的控制方法。如果你还没有看过第二篇，赶紧点这里补课：Stable Diffusion入门-ControlNet 深入理解 第二课：ControlNet模型揭秘与使用技巧!
今天我们将继续探索 ControlNet，重点介绍它的 结构类模型。
你将会了解到 景深、语义分割 和 法线贴图 这几种模型的使用方法、效果和适用场景。
准备好了吗？让我们一起来揭开这些神奇的模型的面纱！
一、结构类模型简介
ControlNet 的结构类模型是帮助我们在图像中提取和控制空间、结构与纹理的强大工具。
你可以用这些模型来调整图像的深度感、物体的分割区域，甚至是表面细节的表现。
简单来说，这些模型就像是给你的AI绘画添加了一双“超级眼睛”，能够让它看得更远、更清晰，甚至更细腻！
今天，我们将一起探索这三大类模型：景深（Depth）、语义分割（Segmentation） 和 法线贴图（Normal）。
听起来是不是很酷？接下来我们一一看！
)
