下图为使用canny的示例效果，通过传入预处理图选择跟预处理图对应的controlnet模型即可完成图像的控制生成。除此之外还有很多其他的控制方法，比如depth深度图，或者openpose骨骼图。
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时间：2025/06/28
Apply Controlnet with VAE
节点功能：该节点将 ControlNet 的控制图像（如姿势、边缘、深度图）应用到 Stable Diffusion 3 的 prompt 条件编码中，实现更精确的图像生成控制。该节点从flux模型以及sd3模型往后的dit架构模型中，必须链接vae的输入参数，在sdxl和sd1.5中可以不链接。
Apply Controlnet with VAE-节点参数说明
| 输入参数 | |
| positive | 正向文本/语义条件。 |
| negative | 负向文本/语义条件。 |
| control_net | 预先加载的 ControlNet 模型实例。 |
| vae | 与模型匹配的编解码模型。 |
| image | 条件控制图像（如边缘图、深度图）。 |
| 输出参数 | |
| positive | 注入 ControlNet 条件后的正向条件。 |
| negative | 注入 ControlNet 条件后的负向条件。 |
| 控件参数 | |
| strength | 控制影响程度，越大越强。默认 1.0。 |
| start_percent | 控制影响开始时间百分比（0~1）。 |
| end_percent | 控制影响结束时间百分比（0~1）。 |
