控制权重失效的可能原因

ControlNet权重失效通常由模型加载错误、参数冲突或预处理不匹配导致。常见于Stable Diffusion版本更新、插件冲突或硬件限制场景。

检查ControlNet模型是否与Stable Diffusion主模型版本兼容。例如1.5版主模型需搭配对应ControlNet模型，XL版主模型需要XL专用ControlNet。

模型加载验证流程

确认控制模型正确加载至显存。通过命令行日志观察是否有"ControlNet model loaded"提示，或检查WebUI控制台输出的显存占用变化。

禁用其他扩展插件进行隔离测试。某些面部修复或超分插件可能干扰ControlNet的处理流程，临时关闭后测试权重响应。

参数设置核验要点

控制权重（Control Weight）建议保持在0.5-1.2区间测试。过高会导致画面扭曲，过低则失去控制效果。起始强度（Starting Control Step）通常设为0.2-0.3，结束强度（Ending Control Step）设为0.8-1.0。

预处理模块需与模型类型严格对应。Canny模型必须搭配Canny预处理，Depth模型需配合深度图生成。检查预览窗口确认预处理结果是否符合预期。

硬件资源监控方案

显存不足时ControlNet会自动降级运行。通过nvidia-smi监控显存占用，建议至少保留2GB余量。16系显卡需开启--medvram参数，10系显卡可能需要--lowvram。

当出现黑屏或绿色噪点时，降低分辨率至512x512测试。复杂控制模型（如Openpose_full）需要更大显存支撑，可尝试换用轻量版（Openpose_face）。

典型故障处理方案

权重完全无响应时，删除extensions/sd-webui-controlnet文件夹后重新安装。检查models/ControlNet目录下文件完整性，SHA256校验值应与官方发布一致。

更新torch和xformers到最新版本。某些情况下执行以下命令可解决问题：

pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -U xformers

高级调试方法

启用--debug模式查看控制信号传递路径。在webui-user.bat添加：

set COMMANDLINE_ARGS=--debug --nowebui

分析控制图与生成图的像素对应关系。使用Latent Couple等扩展可视化控制域，确认权重作用区域是否与预期一致。对于语义控制问题，可尝试LoRA配合ControlNet实现多层控制。