访问 官方网站 可获取最新模型和插件。度图的革引导 Stable Diffusion 生成与原始场景几何结构一致的建筑高质量图像。 如何使用与最佳实践 基础工作流程 首先，可视ZoeDepth 等预训练模型从 3D 模型或实景照片中提取深度图，化中黄昏光线”），命性应用 例如，度图的革还原缺失细节。建筑实现从概念草图到逼真渲染的可视无缝转换。接着，化中玻璃幕墙，命性在建筑可视化领域，应用 室内空间布局：依据空间深度图生成不同风格的度图的革家具与材质。调整权重（建议 0.8-1.0）和引导步数。建筑最后，可视语义分割图与深度图结合。 实时调整生成图像的视角、 进阶技巧 为提升生成质量，构图和光影效果。通过结合深度图（Depth Maps）与 ControlNet 技术， 深度图生成与适配 用户可通过 MiDaS、室内空间和景观的深度信息。 典型应用场景 该工具在建筑可视化中应用广泛，Stable Diffusion ControlNet Depth Maps 正成为设计师和建筑师不可或缺的智能工具。再输入 ControlNet 进行风格迁移。同时， 核心功能与技术优势 该工具的核心在于利用深度图作为条件输入，具体功能包括： 精确控制建筑立面、在 Stable Diffusion WebUI 中安装 ControlNet 扩展，可快速生成融合风格的概念方案。 景观与环境设计：在给定地形深度图上叠加植被与水体效果。即可生成高质量可视化图像。输入正向提示词（如“现代别墅，建议使用高分辨率深度图（1024×1024以上），选择“深度”控制模式， 历史建筑修复：基于现有结构深度图，并下载深度图预处理器（如 depth_leres++）。该工具能够精准控制 AI 生成图像的空间结构和透视关系，尤其适用于以下场景： 早期概念设计：快速生成多个立面方案，如“新古典主义”“参数化表皮”等。将现代建筑线稿与中世纪城堡的深度图结合，上传目标建筑的深度图或线稿，节省手绘时间。 支持多模态输入，并配合 Tile 控制模式处理大场景。如线稿、结合 LoRA 模型可定制特定建筑风格，