创新应用玩法：唤醒昇腾NPU中的“神笔马良”——实战Stable Diffusion文生图

AIGC的“神笔”虽好，却像个灵感迸发但不太听话的艺术家。你希望画一个“举手庆祝的女孩”，它却可能给你一个叉腰的；你想要一个“两人深情对望”的场景，它却画成了“你看我我看天”。我们输入的Prompt，更多时候像是一种“许愿”，至于AI最终如何构图、人物如何摆姿势，充满了“开盲盒”般的随机性。

池央

15710人浏览 · 2025-11-27 23:34:15

池央 · 2025-11-27 23:34:15 发布

引言：你是否也被AI的“自由发挥”所困扰？

那么，有没有一种方法，能让我们从一个“许愿者”，变成一个手握“设计图”的“总导演”，让AI一笔一划都严格按照我们的意图来创作？

答案是肯定的，而这，就是本次实战要解锁的、真正激动人心的“创新玩法”——ControlNet。我们将不再满足于简单的文字生成，而是要给AI戴上一个“精准导航仪”，实现对画面构图和人物姿态的像素级掌控。

本次测评，我们将扮演一名“AI导演”，在昇腾AI平台上，为我们“神笔马良”装上ControlNet这双“眼睛”，让它看懂我们的“设计稿”，实现从“随心所欲”到“指哪画哪”的终极进化。

第一章：为“精准操控”而生的创作平台——重解昇腾AI

要驾驭ControlNet这样更精密的应用，我们需要一个更强大的引擎。这里我选择了"昇腾"去充当这强大的引擎。

图1-1：昇腾AI架构图——我们的“高精度制导系统”

底层 · Ascend IP**（动力澎湃的引擎）：ControlNet的原理是在Stable Diffusion的U-Net结构中，加入了额外的“控制分支”。这意味着每一次生成，计算量都比原来大得多**。昇腾NPU强大的并行计算能力，正是驱动这个“主模型+控制模型”双重计算负载、避免创作过程变成漫长等待的核心动力源。
核心 · CANN**（智能调度系统）**：CANN在这里扮演了“智能调度系统”的角色。它需要理解一个更复杂的计算图，不仅要处理文本引导的去噪过程，还要处理来自ControlNet的“空间结构引导”。CANN能够高效地将这些交织在一起的计算任务，合理地分配给NPU的硬件单元，确保整个“制导”流程流畅无卡顿。
顶层 · PyTorch & 应用（驾驶舱）：PyTorch和我们即将构建的ControlNet应用，就是我们的“驾驶舱”。我们在这里输入指令（Prompt）和“设计图”（控制图像），而昇腾的技术则负责将我们的指令精准、快速地执行。

第二章：一键启动“AI导演工作室”

和之前一样，我们首先需要一个无需配置、拎包入住的创作环境。昇腾云端Notebook依旧是我们的不二之选。

图2-1：登录昇腾AI开发平台

图2-2：选择NPU规格和预置了CANN、PyTorch的容器镜像

选择好配置后，点击“立刻启动”，我们的专属“AI导演工作室”——JupyterLab，便准备就绪。

图2-3：JupyterLab——我们的创意指挥中心

第三章：实战！三步让AI“看懂”你的设计图

我们的目标是：提供一张简单的“人体姿态骨骼图”（俗称“火柴人”），让AI生成一个与“火柴人”姿势完全一致、但细节丰富、画风精美的真实人物。

第一步：准备“演员”和“剧本” —— 下载核心模型

我们需要三样东西：基础的“演员”（Stable Diffusion模型）、精准的“动作指导”（ControlNet模型）和一本“字典”（一些辅助库）。

在JupyterLab的终端中，执行以下命令：

# 1. 安装必要的库
pip install opencv-python transformers accelerate

# 2. 下载Stable Diffusion v1.5基础模型 (我们的主演)
git lfs install
git clone https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5

# 3. 下载ControlNet OpenPose模型 (我们的动作指导)
# OpenPose专门用于识别人体姿态
git clone https://huggingface.co/lllyasviel/control_v11p_sd15_openpose

当左侧文件浏览器中出现stable-diffusion-v1-5和control_v11p_sd15_openpose两个文件夹时，我们的“演员”和“动作指导”就都位了。

第二步：绘制“分镜草图” —— 准备姿态控制图

我们需要一张给AI看的“设计稿”。这里我们用一张现成的姿态骨骼图。你可以将下面的图片保存下来，并上传到JupyterLab中，命名为pose.png。

这张简单的“火柴人”图，就是我们给AI下达的最直观、最不容置疑的命令。

第三步：开拍！编写并运行“导演脚本”

现在，万事俱备。我们来编写一个Python脚本direct_the_show.py，指挥我们的AI团队开始创作。

# direct_the_show.py
import torch
import torch_npu
from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel, UniPCMultistepScheduler
from diffusers.utils import load_image
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

# --- 关键：检查并设置NPU设备 ---
if not torch.npu.is_available():
    raise RuntimeError("NPU device not found.")
device = "npu:0"

# 1. 加载我们的“设计稿”（姿态控制图）
control_image = load_image("pose.png")

# 2. 加载“动作指导” (ControlNet模型)
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained(
    "./control_v11p_sd15_openpose", torch_dtype=torch.float16
)

# 3. 加载“主演” (Stable Diffusion) 并与ControlNet整合
# 注意，这里我们用的是 StableDiffusionControlNetPipeline
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    "./stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet, torch_dtype=torch.float16
)

# 4. 优化调度器，让出图更快更稳定
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

# 5. 将整个创作团队迁移到NPU上，进入高速工作模式！
pipe.to(device)

# 6. 编写文字剧本 (Prompt)，描述我们想要的角色和画风
prompt = "a beautiful girl, in red dress, best quality, extremely detailed, dancing in the street"
negative_prompt = "monochrome, lowres, bad anatomy, worst quality, low quality"

print("AI Director is shouting 'Action!', please wait...")

# 7. 开拍！同时输入“文字剧本”和“分镜草图”
image = pipe(
    prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    image=control_image,
    num_inference_steps=20,
).images[0]

# 8. 杀青！保存最终大片
image.save("final_masterpiece.png")
print("It's a wrap! Masterpiece saved as final_masterpiece.png")

在终端中运行这个脚本：python direct_the_show.py

几十秒后，见证奇迹的时刻到了！打开生成的final_masterpiece.png，你会看到：与我们输入的那张简单的“火柴人”骨骼图，完美吻合！

效果对比：

我们成功了！我们不再是只能“许愿”的祈祷者，而是手握画笔和剧本，精准掌控全场的“导演”！

第四章：测评总结与玩法展望：这，才是AIGC的未来！

通过这次极具趣味性的ControlNet实战，我们深刻体会到：

创新玩法，触手可及：真正的创新不是高不可攀的技术壁垒，而是那些能切实解决用户痛点、提升创作自由度的应用。ControlNet就是最好的例子，它简单、强大，让AIGC的可用性发生了质的飞跃。
CANN**，为复杂应用保驾护航**：如果说运行普通SD是让NPU“百米冲刺”，那么运行ControlNet就是让它进行“铁人三项”。更复杂的模型和计算流，更能凸显CANN对算力的极致调度能力和NPU硬件的性能优势。没有强大的算力平台，这种精密的创作体验将无从谈起。
玩法无穷，想象无限：
- 姿态模仿：今天我们用了OpenPose，你可以用自己的照片生成骨骼图，让AI模仿你的任何姿势！
- 线稿上色：使用Canny（边缘检测）ControlNet模型，你可以将一张黑白线稿，变成一张色彩饱满、细节丰富的插画。
- 室内设计：使用MLSD（直线检测）ControlNet，你可以画出房间的线条布局，让AI为你生成多种风格的装修效果图。
- 终极组合技：你甚至可以结合LoRA和ControlNet！先用LoRA教会AI画一个特定的人物，再用ControlNet控制这个人物的姿态，实现对内容和形式的双重精准控制！