ControlNet là một mô hình mở rộng kiểm soát chính xác đầu ra của AI tạo hình ảnh bằng cách cung cấp thông tin cấu trúc như khung, đường viền và bản đồ độ sâu làm điều kiện.
ControlNet là một phương pháp được công bố bởi Lyumin Zhang et al. vào năm 2023 và là mạng thần kinh kiểu bộ điều hợp bổ sung "đầu vào có điều kiện cấu trúc" cho các mô hình khuếch tán như Stable Diffusion. Điểm mạnh lớn nhất của nó là nó cố định cấu trúc cảnh và tư thế của nhân vật trong nhiều điều kiện khác nhau như ước tính tư thế (OpenPose), phát hiện cạnh (Canny), bản đồ độ sâu, bản đồ bình thường và bản đồ phân đoạn, đồng thời cho phép bạn tự do thay đổi kiểu dáng và màu sắc bằng lời nhắc.
Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, việc sử dụng thông qua ComfyUI/Automatic1111 (WebUI) là xu hướng phổ biến trong lĩnh vực này. Khi chọn một mô hình, bạn nên cẩn thận xem phiên bản của mô hình ControlNet có phù hợp với mô hình cơ sở hay không. Một nhược điểm điển hình là phiên bản SD1.5 và SDXL không tương thích và việc trộn chúng sẽ dẫn đến lỗi. ControlNet cho SDXL tiêu thụ VRAM nhiều gấp đôi so với SD1.5, vì vậy đối với GPU tiêu dùng (VRAM 8GB trở xuống), cần phải giảm độ phân giải hoặc chọn mô hình lượng tử hóa.
Theo giá thị trường vào năm 2026 mà ReviewAI hiểu, sẽ có giá khoảng 0,01 đến 0,05 USD cho mỗi vé sử dụng API đám mây (Sao chép, v.v.). Hoạt động cục bộ gần như miễn phí ngoại trừ chi phí GPU ban đầu, nhưng RTX 4080 trở lên là thực tế đối với SDXL + ControlNet chất lượng cao. Nó đặc biệt hiệu quả trong các ứng dụng mà khả năng tái tạo cấu trúc là quan trọng, chẳng hạn như thời trang, kiến trúc và sản xuất hàng loạt nhân vật truyện tranh.