ControlNet / AIGC 工作流

围绕输入图像、条件控制、Prompt Layer、生成评估建立的 AIGC 视觉工作流归档。

设计背景让我对视觉生成流程很敏感，我希望理解生成结果背后的控制层，而不是只看风格。

AIGC 很容易停留在好不好看的结果上，但真实工作需要可控信号和评估标准。

关注 AIGC 视觉流程、生成控制和设计归档的人。

如何把边缘、深度、线稿、提示词和评估连接成可复用工作流？

• 整理条件控制流程。
• 把视觉输入、生成和评估连接成模块。
• 沉淀为设计归档。

作为 AIGC & Design Archive 保留，用于说明早期设计和生成式流程经验。

• 生成式设计需要控制层。
• 结果评估比单次生成更重要。

它保留了 Lay 从设计走向 AI 工具链时的视觉工作流基础。

• 我正在使用哪些 AI 工具，以及它们分别解决什么问题