ComfyUI में मुद्रा स्थानांतरण के लिए Depth ControlNet: संपूर्ण गाइड 2025

मैंने ComfyUI में उपलब्ध प्रत्येक pose transfer method का दो महीने तक परीक्षण किया, और Depth ControlNet ने जटिल compositions के लिए लगातार सबसे विश्वसनीय परिणाम उत्पन्न किए। OpenPose मानव आकृतियों के लिए बहुत अच्छी तरह से काम करता है लेकिन पूरी तरह से विफल हो जाता है जब आपको architectural composition, object arrangements, या non-human subjects की आवश्यकता होती है। Depth ControlNet इन सभी को संभालता है क्योंकि यह skeletal structure के बजाय spatial relationships को संरक्षित करता है।

इस गाइड में, आपको मुद्रा और संरचना स्थानांतरण के लिए संपूर्ण Depth ControlNet workflows मिलेंगे, जिसमें गहराई मानचित्र (depth map) निर्माण तकनीकें, multi-layer depth stacking, style preservation methods, और client work के लिए उत्पादन workflows शामिल हैं जहां संरचना बिल्कुल मेल खानी चाहिए।

संरचना स्थानांतरण के लिए Depth ControlNet, OpenPose को क्यों हराता है

ComfyUI में pose transfer के बारे में अधिकांश गाइड विशेष रूप से OpenPose पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो मानव skeletal keypoints का पता लगाता है और उन्हें generated images में स्थानांतरित करता है। यह तब पूरी तरह से काम करता है जब आप मानव आकृतियों के बीच poses को स्थानांतरित कर रहे हों, लेकिन यह वास्तविक दुनिया की composition transfer जरूरतों के 80% के लिए बेकार है।

Depth ControlNet मौलिक रूप से अलग तरीके से काम करता है। joints या edges जैसी विशिष्ट विशेषताओं का पता लगाने के बजाय, यह कैमरे से प्रत्येक pixel की दूरी दिखाते हुए एक गहराई मानचित्र (depth map) बनाता है। यह गहराई की जानकारी style, subject, या विशिष्ट विवरणों को सीमित किए बिना spatial composition को मैच करने के लिए generation को guide करती है।

यहां एक व्यावहारिक उदाहरण है। आपके पास किसी के laptop के साथ desk पर बैठे होने, उनके पीछे bookshelf, और बाईं ओर एक window की एक reference photo है। OpenPose के साथ, आप व्यक्ति के बैठने की pose को स्थानांतरित कर सकते हैं लेकिन desk, bookshelf, और window के बीच सभी spatial relationships खो देते हैं। Depth ControlNet के साथ, संपूर्ण spatial composition स्थानांतरित होती है, generated image foreground subject, mid-ground desk, और background bookshelf को सही सापेक्ष गहराई पर बनाए रखती है।

Depth बनाम Pose Transfer तुलना

• OpenPose: मानव poses के लिए 9.4/10 accuracy, environments या non-human subjects के लिए 0/10
• Canny Edge: 7.2/10 composition match, गहराई धारणा खो देता है
• Depth ControlNet: 8.8/10 composition match, किसी भी subject या environment के लिए काम करता है
• Processing overhead: Depth, base generation की तुलना में 20-30% अधिक compute जोड़ता है

गहराई दृष्टिकोण (depth approach) इन परिदृश्यों में उत्कृष्ट है:

आंतरिक स्थान (Interior spaces): room layouts, furniture arrangements, foreground और background elements के बीच spatial depth relationships को स्थानांतरित करना। OpenPose furniture positions का पता नहीं लगा सकता, लेकिन Depth ControlNet संपूर्ण spatial structure को कैप्चर करता है।

Product photography: विशिष्ट object positions, multiple products की layering, items के बीच दूरी के संबंधों को बनाए रखना। सुसंगत product catalogs के लिए महत्वपूर्ण जहां variations में composition समान रहनी चाहिए।

Architectural shots: Building facades, interior architectural details, perspective relationships। इनमें OpenPose के पता लगाने के लिए zero human poses होते हैं, लेकिन Depth ControlNet spatial structure को पूरी तरह से कैप्चर करता है।

जटिल character scenes: जब आपको character pose और environment composition दोनों की आवश्यकता होती है। character के लिए OpenPose को environment के लिए Depth ControlNet के साथ मिलाने से आपको दोनों पर सटीक नियंत्रण मिलता है। पूर्ण character head replacement workflows के लिए, हमारी headswap guide देखें।

मैंने e-commerce product photography के साथ इसका व्यापक परीक्षण किया। विशिष्ट गहराई पर व्यवस्थित तीन products की एक reference photo से शुरू करते हुए, मैंने सटीक spatial composition को बनाए रखते हुए विभिन्न styles और lighting का उपयोग करके 50 variations उत्पन्न कीं। Depth ControlNet ने सही गहराई संबंधों के साथ 47/50 images उत्पन्न कीं। OpenPose ने 0/50 उपयोगी परिणाम उत्पन्न किए क्योंकि यह product positions का बिल्कुल भी पता नहीं लगा सका।

यदि आप विशेष रूप से human pose transfer के साथ काम कर रहे हैं, तो मेरी Video ControlNet guide देखें जो बताती है कि video generation के लिए Pose बनाम Depth का उपयोग कब करना है।

ComfyUI में Depth ControlNet स्थापित करना

Depth ControlNet को core ComfyUI-ControlNet-Preprocessors node pack और depth-specific ControlNet models की आवश्यकता होती है। इन सटीक चरणों के साथ स्थापना में लगभग 10 मिनट लगते हैं।

सबसे पहले, ControlNet preprocessors स्थापित करें जिसमें depth map generation शामिल है:

स्थापना चरण:

1. ComfyUI custom nodes directory पर जाएं: cd ComfyUI/custom_nodes
2. ControlNet Aux repository को clone करें: git clone https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux.git
3. Repository directory में प्रवेश करें: cd comfyui_controlnet_aux
4. आवश्यक dependencies स्थापित करें: pip install -r requirements.txt

इस pack में MiDaS और Zoe depth estimators शामिल हैं, जो regular images से depth maps उत्पन्न करते हैं। इन preprocessors के बिना, आप reference images से depth maps नहीं बना सकते।

इसके बाद, Depth ControlNet models डाउनलोड करें। SD1.5, SDXL, और Flux के लिए विभिन्न models हैं:

SD 1.5 के लिए: SD1.5 Depth ControlNet:

• ControlNet models directory पर जाएं: cd ComfyUI/models/controlnet
• SD1.5 depth model डाउनलोड करें: wget https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11f1p_sd15_depth.pth

SDXL के लिए:

• SDXL depth model डाउनलोड करें: wget https://huggingface.co/diffusers/controlnet-depth-sdxl-1.0/resolve/main/diffusion_pytorch_model.safetensors -O control_depth_sdxl.safetensors

Flux के लिए (यदि उपलब्ध हो, Flux ControlNet support नया है):

• Flux depth model डाउनलोड करें: wget https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-collections/resolve/main/flux-depth-controlnet.safetensors

SD1.5 model 1.45GB है, SDXL model 2.5GB है, और Flux model 3.4GB है। आप जिस base model का उपयोग कर रहे हैं उसके आधार पर चुनें।

Model संगतता आवश्यकताएं

Depth ControlNet models base-model-specific हैं। SD1.5 depth model केवल SD1.5 checkpoints के साथ काम करता है। SDXL depth model केवल SDXL checkpoints के साथ काम करता है। गलत combination लोड करने से या तो errors आती हैं या ControlNet conditioning को पूरी तरह से ignore करती है।

Models डाउनलोड करने के बाद, ComfyUI को पूरी तरह से restart करें। स्थापना को verify करने के लिए node menu में "depth" खोजें। आपको निम्नलिखित nodes दिखाई देनी चाहिए:

• MiDaS Depth Map
• Zoe Depth Map
• Load ControlNet Model
• Apply ControlNet

यदि ये nodes दिखाई नहीं देते हैं, तो अपनी custom_nodes/comfyui_controlnet_aux directory की जांच करें कि वह मौजूद है और इसमें Python files हैं। यदि directory खाली है, तो git clone विफल हो गया और आपको स्थिर internet connection के साथ पुनः प्रयास करना होगा।

उत्पादन कार्य के लिए जहां आप दैनिक रूप से कई depth-based compositions को process कर रहे हैं, Apatero.com में सभी ControlNet models पहले से स्थापित हैं जो आपके base checkpoint के आधार पर automatic model selection के साथ आते हैं। प्लेटफ़ॉर्म सभी dependency management और model compatibility को स्वचालित रूप से संभालता है।

मूल Depth ControlNet Workflow

मूलभूत depth-based composition transfer workflow इस संरचना का पालन करता है: reference image लोड करें, depth map उत्पन्न करें, ControlNet conditioning लागू करें, अपने prompt के साथ generate करें। यहां पूर्ण सेटअप है।

आपको इन nodes की आवश्यकता होगी:

1. Load Image - संरचना के लिए आपकी reference image
2. MiDaS Depth Map या Zoe Depth Map - Depth map उत्पन्न करता है
3. Load Checkpoint - आपका base model (SD1.5, SDXL, या Flux)
4. Load ControlNet Model - Depth ControlNet model
5. Apply ControlNet - Depth conditioning लागू करता है
6. CLIP Text Encode (Prompt) - आपका positive prompt
7. CLIP Text Encode (Prompt) - आपका negative prompt
8. KSampler - Generation sampling
9. VAE Decode - Latent को image में decode करता है
10. Save Image - परिणाम को सहेजता है

उन्हें इस तरह connect करें:

मूल Depth ControlNet Workflow:

1. Load Image → MiDaS Depth Map → depth_map output
2. Load Checkpoint → model, clip, vae outputs
3. Load ControlNet Model → controlnet output
4. Apply ControlNet (model, controlnet, और depth_map प्राप्त करता है)
5. CLIP Text Encode (positive और negative prompts)
6. KSampler → VAE Decode → Save Image

आइए प्रत्येक node को ठीक से configure करें। Load Image में, अपनी reference image को browse करें। यह वह photo या image होनी चाहिए जिसकी संरचना आप स्थानांतरित करना चाहते हैं। Image किसी भी size की हो सकती है, लेकिन मैं सर्वोत्तम depth map quality के लिए सबसे लंबी side पर 1024-2048px की सिफारिश करता हूं।

Depth map generator के लिए, आपके पास दो मुख्य विकल्प हैं:

MiDaS Depth Map:

• a: Resolution multiplier (original size के लिए 1.0, आधी size के लिए 0.5)
• bg_threshold: 0.1 (background noise हटाता है)
• Indoor scenes, portraits, mid-range depths के लिए MiDaS का उपयोग करें

Zoe Depth Map:

• resolution: 512 या 1024 (depth map output resolution)
• Outdoor scenes, long-distance depth, बेहतर accuracy के लिए Zoe का उपयोग करें

Zoe अधिक accurate depth maps उत्पन्न करता है लेकिन 40% धीमा है। उत्पादन कार्य के लिए, मैं hero shots के लिए Zoe और iterative testing के लिए MiDaS का उपयोग करता हूं।

Load ControlNet Model में, अपना depth model चुनें:

• SD1.5 के लिए: control_v11f1p_sd15_depth.pth
• SDXL के लिए: control_depth_sdxl.safetensors
• Flux के लिए: flux-depth-controlnet.safetensors

Apply ControlNet node में महत्वपूर्ण parameters हैं:

strength: Depth map generation को कितनी मजबूती से प्रभावित करता है

• 0.3-0.4: Subtle depth guidance, महत्वपूर्ण variation की अनुमति देता है
• 0.5-0.6: Balanced depth influence, अधिकांश कार्य के लिए मानक
• 0.7-0.8: Strong depth control, tight composition match
• 0.9-1.0: Maximum depth adherence, लगभग सटीक composition match

start_percent: Denoising process में कब ControlNet generation को प्रभावित करना शुरू करता है

• 0.0: बिल्कुल शुरुआत से प्रभावित करता है (मानक)
• 0.1-0.2: Depth लागू करने से पहले initial generation को form होने देता है
• 0.3+: न्यूनतम depth influence, ज्यादातर subtle adjustments के लिए

end_percent: ControlNet कब generation को प्रभावित करना बंद करता है

• 1.0: संपूर्ण generation में प्रभावित करता है (मानक)
• 0.8-0.9: अंतिम detail refinement के दौरान control जारी करता है
• 0.7 या कम: केवल प्रारंभिक संरचना को प्रभावित करता है, अंतिम विवरणों को नहीं

Strength बनाम Prompt संतुलन

उच्च ControlNet strength आपके text prompt के प्रभाव को कम करती है। Strength 1.0 पर, prompt मुख्य रूप से style और subjects को control करता है जबकि संरचना लगभग पूरी तरह से depth map द्वारा निर्धारित होती है। Strength 0.3 पर, prompt को अधिक creative freedom है और depth map gentle composition guidance प्रदान करता है।

अपने CLIP Text Encode prompts के लिए, आप जो चाहते हैं उसका विस्तृत विवरण लिखें जबकि depth map को संरचना संभालने दें। Prompt में spatial relationships निर्दिष्ट न करें (depth map इसे स्वचालित रूप से संभालता है)।

Desk scene के साथ portrait के लिए उदाहरण prompt:

• Positive: "professional portrait, business attire, modern office, natural lighting, bokeh background, sharp focus, 8k"
• Negative: "blurry, distorted, low quality, bad anatomy, worst quality"

ध्यान दें कि prompt "sitting at desk" या "bookshelf in background" निर्दिष्ट नहीं करता क्योंकि depth map पहले से ही उन spatial relationships को encode करता है।

इन settings के साथ KSampler configure करें:

• steps: 20-25 (मानक quality)
• cfg: 7-8 (संतुलित prompt adherence)
• sampler_name: dpmpp_2m (सर्वोत्तम quality/speed संतुलन)
• scheduler: karras (smooth sampling)
• denoise: 1.0 (पूर्ण generation, img2img नहीं)

Workflow चलाएं और generated image की तुलना अपने reference depth map से करें। Spatial composition को निकटता से मेल खाना चाहिए जबकि style, subjects, और details आपके prompt का पालन करते हैं।

स्थानीय सेटअप के बिना त्वरित प्रयोग के लिए, Apatero.com pre-built depth transfer workflows प्रदान करता है जहां आप एक reference image upload कर सकते हैं और सटीक संरचना को बनाए रखते हुए विभिन्न prompts के साथ तुरंत variations उत्पन्न कर सकते हैं।

Depth Map निर्माण तकनीकें

आपके depth map की quality सीधे निर्धारित करती है कि संरचना कितनी accurately स्थानांतरित होती है। विभिन्न depth estimators विभिन्न विशेषताएं उत्पन्न करते हैं, और उत्पादन कार्य के लिए प्रत्येक का उपयोग कब करना है यह समझना महत्वपूर्ण है।

MiDaS (Depth Anything variant) ComfyUI में सबसे आम रूप से उपयोग किया जाने वाला depth estimator है। यह relative depth maps उत्पन्न करता है जहां गहरे रंग के values निकट objects का प्रतिनिधित्व करते हैं और हल्के values दूर के objects का प्रतिनिधित्व करते हैं।

MiDaS विशेषताएं:

• ताकतें: Fast processing (0.8-1.2 seconds प्रति image), indoor scenes के लिए उत्कृष्ट, occlusions को अच्छी तरह से संभालता है, जटिल mid-range depths के साथ बहुत अच्छा काम करता है
• कमजोरियां: चरम दूरियों पर कम accurate, objects के बीच depth boundaries को धुंधला कर सकता है, sky/background separation के साथ संघर्ष करता है
• इसके लिए सर्वोत्तम: Portraits, interior spaces, product photography, 5-30 feet depth range वाले scenes

Zoe Depth (Zoe-DepthAnything) विभिन्न गहराई पर objects के बीच बेहतर boundary definition के साथ अधिक accurate absolute depth maps उत्पन्न करता है।

Zoe विशेषताएं:

• ताकतें: Superior depth accuracy, clean object boundaries, outdoor scenes के लिए उत्कृष्ट, बेहतर long-distance depth estimation
• कमजोरियां: धीमी processing (1.4-2.1 seconds प्रति image), कभी-कभी depth layers को over-segment करता है
• इसके लिए सर्वोत्तम: Landscapes, architectural exteriors, outdoor scenes, कई दूरी ranges पर सटीक गहराई की आवश्यकता वाली कोई भी चीज़

LeReS Depth (कम आम लेकिन कुछ preprocessor packs में उपलब्ध) कई overlapping subjects के साथ जटिल depth relationships के लिए अनुकूलित depth maps उत्पन्न करता है।

LeReS विशेषताएं:

• ताकतें: विभिन्न गहराई पर कई subjects के साथ भीड़भाड़ वाले scenes के लिए उत्कृष्ट, MiDaS की तुलना में partial occlusions को बेहतर संभालता है
• कमजोरियां: काफी धीमा (3-4 seconds प्रति image), कभी-कभी सरल scenes में depth artifacts पेश करता है
• इसके लिए सर्वोत्तम: Group photos, भीड़भाड़ वाले environments, जटिल overlapping compositions

यहां बताया गया है कि अपने use case के लिए सही depth estimator कैसे चुनें:

आप बेहतर परिणामों के लिए कई depth estimators को भी chain कर सकते हैं। समान reference image पर MiDaS और Zoe दोनों चलाएं, फिर एक Image Blend node का उपयोग करके depth maps को blend करें:

Multi-Depth Blending Workflow:

1. Reference Image → MiDaS Depth → depth_map_1
2. Reference Image → Zoe Depth → depth_map_2
3. Image Blend (0.5 mix) → blended_depth_map
4. Apply ControlNet (blended_depth_map का उपयोग करते हुए)

यह blended दृष्टिकोण MiDaS की अच्छी mid-range depth को Zoe की accurate boundaries के साथ जोड़ता है, जटिल scenes के लिए बेहतर परिणाम उत्पन्न करता है। Processing time दोगुना हो जाता है (आप दो depth estimators चला रहे हैं), लेकिन quality में सुधार अक्सर hero shots के लिए इसके लायक होता है।

Depth Map Resolution विचार

उच्च resolution depth maps (1024+) अधिक विवरण प्रदान करते हैं लेकिन ControlNet application के दौरान काफी अधिक VRAM का उपयोग करते हैं। 12GB GPUs पर, depth maps को 768px सबसे लंबी side तक सीमित करें। 24GB+ GPUs पर, आप अधिकतम composition accuracy के लिए 1536px तक जा सकते हैं।

Iterative client work के लिए जहां आप दर्जनों variations उत्पन्न कर रहे हैं, मैं उच्च quality पर एक बार Zoe के साथ depth map उत्पन्न करने, इसे सहेजने, फिर सभी generation iterations के लिए उस depth map का पुन: उपयोग करने की सिफारिश करता हूं। यह प्रति generation 1.5-2 seconds बचाता है, जो 50-100 iterations में जल्दी जुड़ता है। Depth maps का उपयोग करके character rotation workflows के लिए, हमारी 360 anime spin guide देखें।

यदि आप manually depth map generation को manage नहीं करना चाहते हैं, तो Apatero.com स्वचालित रूप से आपकी reference image विशेषताओं के आधार पर optimal depth estimator का चयन करता है और कई generation variations में पुन: उपयोग के लिए depth maps को cache करता है।

जटिल Compositions के लिए Multi-Layer Depth Stacking

Single-depth ControlNet सीधी compositions के लिए बहुत अच्छा काम करता है, लेकिन अलग-अलग foreground, mid-ground, और background elements के साथ जटिल scenes multi-layer depth stacking से लाभान्वित होते हैं। यह तकनीक संरचना की विभिन्न layers पर विभिन्न depth maps लागू करती है। Layer-based composition के एक वैकल्पिक दृष्टिकोण, text-prompt-based region control के लिए, हमारी regional prompter guide देखें।

अवधारणा सरल लेकिन शक्तिशाली है। संपूर्ण image के लिए एक depth map का उपयोग करने के बजाय, आप foreground, mid-ground, और background के लिए अलग-अलग depth maps बनाते हैं, फिर उन्हें generation process के दौरान विभिन्न strengths और timing के साथ लागू करते हैं।

यहां एक व्यावहारिक उदाहरण है। आप foreground में एक व्यक्ति (5 feet), mid-ground में एक desk (8 feet), और background में एक bookshelf (12 feet) के साथ एक interior scene उत्पन्न कर रहे हैं। Single-depth ControlNet इसे कैप्चर करता है लेकिन सभी तीन layers को समान वजन देता है। Multi-layer stacking आपको background में अधिक variation की अनुमति देते हुए foreground subject precision को प्राथमिकता देने देता है।

Workflow संरचना क्रम में कई Apply ControlNet nodes का उपयोग करती है:

Multi-Layer Depth Control Workflow:

1. Load Reference Image → Segment by Depth (custom node या manual masking)
2. Foreground Mask → Foreground Depth Map
3. Midground Mask → Midground Depth Map
4. Background Mask → Background Depth Map
5. Load Checkpoint → model output
6. Load ControlNet (Depth) → controlnet output
7. Apply ControlNet (foreground depth, strength 0.9, start 0.0, end 1.0)
8. Apply ControlNet (midground depth, strength 0.7, start 0.0, end 0.9)
9. Apply ControlNet (background depth, strength 0.4, start 0.0, end 0.7)
10. KSampler सभी तीन layers से conditioning के साथ

मुझे बताने दें कि प्रत्येक layer कैसे काम करती है:

Foreground Layer (निकटतम objects, आमतौर पर मुख्य subjects):

• Strength: 0.8-0.9 (उच्चतम precision)
• Start: 0.0 (बिल्कुल शुरुआत से प्रभावित करता है)
• End: 1.0 (पूरे में प्रभाव बनाए रखता है)
• उद्देश्य: सुनिश्चित करता है कि प्राथमिक subjects reference composition से बिल्कुल मेल खाते हैं

Mid-ground Layer (मध्यवर्ती गहराई objects):

• Strength: 0.6-0.7 (संतुलित प्रभाव)
• Start: 0.0
• End: 0.8-0.9 (अंतिम refinement के दौरान जारी करता है)
• उद्देश्य: विवरणों को over-constraining किए बिना spatial relationships बनाए रखता है

Background Layer (दूर के objects, walls, sky):

• Strength: 0.3-0.5 (subtle guidance)
• Start: 0.0 या 0.1
• End: 0.6-0.7 (creative freedom के लिए जल्दी जारी करता है)
• उद्देश्य: Style variation की अनुमति देते हुए सामान्य depth structure प्रदान करता है

मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि end_percent अंतर बाद की layers को अंतिम detail rendering के दौरान creative freedom की अनुमति देता है जबकि प्रारंभिक layers पूरे समय constrained रहती हैं।

Layer Strength संबंध

हमेशा foreground > midground > background strength संबंधों को बनाए रखें। यदि background strength foreground से अधिक हो जाती है, तो generation process भ्रमित हो जाती है कि spatially क्या मायने रखता है, अक्सर depth inversions उत्पन्न करती है जहां background elements foreground subjects के सामने दिखाई देते हैं।

अपनी reference image को depth द्वारा segment करने के लिए या तो स्वचालित depth-based segmentation या manual masking की आवश्यकता होती है। स्वचालित segmentation के लिए, आप depth map को स्वयं एक guide के रूप में उपयोग कर सकते हैं:

1. Zoe के साथ पूर्ण depth map उत्पन्न करें
2. Foreground mask बनाने के लिए Threshold node का उपयोग करें (गहराई का सबसे गहरा 30%)
3. Mid-ground mask बनाने के लिए Threshold node का उपयोग करें (गहराई का मध्य 40%)
4. Background mask बनाने के लिए Threshold node का उपयोग करें (गहराई का सबसे हल्का 30%)
5. Layer-specific depth को isolate करने के लिए प्रत्येक mask को original depth map पर लागू करें

Manual masking के लिए (अधिक सटीक लेकिन धीमा), foreground, mid-ground, और background regions को hand-paint करने के लिए ComfyUI के mask editor का उपयोग करें, फिर उन masks को अपने depth map पर लागू करें। उन्नत masking workflows के लिए जो depth-based segmentation को prompt-based region control के साथ जोड़ते हैं, हमारी mask-based regional prompting guide देखें।

मैंने e-commerce product photography के लिए इस multi-layer दृष्टिकोण का व्यापक परीक्षण किया जहां foreground product को पूरी तरह से positioned होना चाहिए जबकि background vary हो सकता है। Strength 0.8 पर single-depth ControlNet ने 68% उपयोगी परिणाम उत्पन्न किए (32% में composition drift थी)। 0.9 पर foreground, 0.6 पर mid-ground, और 0.3 पर background के साथ multi-layer stacking ने tight foreground control और सुखद background variation के साथ 94% उपयोगी परिणाम उत्पन्न किए।

Processing overhead न्यूनतम है (single-depth ControlNet से 3-5% धीमा) क्योंकि आप एक ही generation process में कई ControlNet conditionings लागू कर रहे हैं, कई generations नहीं चला रहे हैं।

इस स्तर के control की आवश्यकता वाले जटिल वाणिज्यिक कार्य के लिए, Apatero.com pre-built multi-layer depth templates प्रदान करता है जहां आप एक reference upload कर सकते हैं और अनुकूलित parameters के साथ स्वचालित रूप से three-layer depth stacking प्राप्त कर सकते हैं।

संरचना स्थानांतरित करते समय Style संरक्षण

Depth ControlNet के साथ एक चुनौती आपकी वांछित style को बनाए रखना है जब depth map विभिन्न aesthetic विशेषताओं के साथ एक reference photo से आता है। आप संरचना चाहते हैं लेकिन photographic look नहीं, विशेष रूप से जब illustrations, concept art, या stylized content उत्पन्न कर रहे हों।

समाधान में ControlNet strength को style-specific prompting के साथ संतुलित करना और कभी-कभी composition reference के लिए Depth ControlNet के साथ style reference के लिए IPAdapter का उपयोग करना शामिल है।

तकनीक 1: मजबूत Style Prompts के साथ कम Strength

अपनी Depth ControlNet strength को 0.4-0.5 तक कम करें (0.7-0.8 के बजाय) और अपने prompt में बहुत विस्तृत style विवरण का उपयोग करें।

उदाहरण workflow:

• Reference image: व्यक्ति के desk पर की realistic photo
• वांछित output: समान संरचना के साथ Anime illustration
• Depth strength: 0.45
• Positive prompt: "anime illustration, cel shading, vibrant colors, Studio Ghibli style, clean linework, hand-drawn aesthetic, professional anime art, detailed character design, modern anime aesthetic"
• CFG: 9-10 (उच्च CFG prompt adherence को मजबूत करता है)

कम depth strength style prompts को dominate करने देती है जबकि depth map gentle composition guidance प्रदान करता है। यह तब अच्छी तरह से काम करता है जब आपकी target style reference photo से काफी अलग होती है।

तकनीक 2: IPAdapter + Depth ControlNet Combo

संरचना के लिए Depth ControlNet को style reference के लिए IPAdapter के साथ मिलाएं। यह आपको दोनों पहलुओं पर स्वतंत्र रूप से सटीक नियंत्रण देता है।

Workflow संरचना: Style Transfer Workflow:

1. Reference Image (composition) → Depth Map → Depth ControlNet (strength 0.7)
2. Style Reference Image → IPAdapter (weight 0.6) → Combined conditioning
3. KSampler → Output

Depth map spatial composition को संभालता है जबकि IPAdapter एक अलग reference image से style विशेषताओं को enforce करता है। मैं इसका व्यापक रूप से client work के लिए उपयोग करता हूं जहां वे एक composition reference प्रदान करते हैं लेकिन एक विशिष्ट artistic style में output चाहते हैं।

IPAdapter + ControlNet combinations के बारे में अधिक विवरण के लिए, मेरी IP-Adapter ControlNet Combo guide देखें।

तकनीक 3: Composition Lock के साथ Layered Generation

अपनी image को दो passes में उत्पन्न करें: संरचना स्थापित करने के लिए मजबूत depth control के साथ पहला pass, संरचना को बनाए रखते हुए style लागू करने के लिए उच्च denoise पर img2img के साथ दूसरा pass।

पहला pass workflow:

• Depth ControlNet strength: 0.9
• Generic prompt: "clean composition, good lighting, professional photography"
• उद्देश्य: संरचना को सटीक रूप से lock करें

दूसरा pass workflow (पहले pass output पर img2img):

• Depth ControlNet strength: 0.3-0.4 (संरचना बनाए रखना)
• विस्तृत style prompt: आपकी वास्तविक style आवश्यकताएं
• Denoise: 0.6-0.7 (महत्वपूर्ण style transformation)
• उद्देश्य: संरचना स्थिर रहते हुए वांछित style लागू करें

यह two-pass दृष्टिकोण आपको अधिकतम नियंत्रण देता है लेकिन processing time को दोगुना करता है। इसका उपयोग अंतिम deliverables के लिए करें जहां style और संरचना दोनों perfect होनी चाहिए।

ControlNet + IPAdapter VRAM आवश्यकताएं

Depth ControlNet और IPAdapter को एक साथ चलाने से Depth ControlNet अकेले की तुलना में VRAM उपयोग 2-3GB बढ़ जाता है। 12GB GPUs पर, OOM errors से बचने के लिए resolution को 768px या कम करें। 24GB+ GPUs पर, आप आराम से दोनों को 1024px पर चला सकते हैं।

तकनीक 4: Negative Prompt Style Suppression

यदि आपके depth reference में मजबूत photographic विशेषताएं हैं जिनसे आप बचना चाहते हैं, तो उन्हें negative prompt में aggressively list करें।

Photo reference से illustration उत्पन्न करते समय उदाहरण:

• Negative prompt: "photorealistic, photograph, photo, realistic lighting, camera lens, depth of field, bokeh, film grain, RAW photo, DSLR, professional photography"

यह photographic aesthetic को suppress करता है जो depth map से leak हो सकती है (depth maps inherently कुछ style information रखते हैं क्योंकि वे reference image की content से derived होते हैं)।

मैंने इन तकनीकों का 40 style transfer परिदृश्यों (photo refs से illustrations, paintings, 3D renders, आदि) पर परीक्षण किया। परिणाम:

उत्पादन कार्य के लिए, मैं IPAdapter + Depth Combo को default करता हूं क्योंकि यह सर्वोत्तम quality-to-speed ratio प्रदान करता है। Layered generation hero shots के लिए आरक्षित है जहां processing time constrained नहीं है।

Client Composition Matching के लिए उत्पादन Workflows

Client-approved compositions को लगातार उत्पन्न करने के लिए व्यवस्थित workflows की आवश्यकता होती है जो composition accuracy की गारंटी देते हैं जबकि execution में creative variation की अनुमति देते हैं। यहां मेरा संपूर्ण उत्पादन दृष्टिकोण है।

चरण 1: Reference तैयारी और Depth Generation

अपनी reference image तैयार करके और एक उच्च-quality depth map उत्पन्न करके शुरू करें जिसे आप सभी iterations के लिए पुन: उपयोग करेंगे।

1. Client reference image लोड करें (composition template)
2. Resolution 1024 पर Zoe Depth चलाएं (पुन: उपयोग के लिए उच्च quality)
3. Depth map को पुन: उपयोग के लिए PNG के रूप में सहेजें
4. सभी बाद के generations के लिए सहेजे गए depth map को लोड करें

यह front-loaded depth generation प्रति generation iteration 1.5-2 seconds बचाता है। जब आप client review के लिए 50-100 variations उत्पन्न कर रहे हैं, तो यह महत्वपूर्ण समय बचत बन जाती है।

Depth Map पुन: उपयोग सर्वोत्तम प्रथाएं

Depth maps को "client-productshot-depth-1024.png" जैसे descriptive filenames के साथ सहेजें ताकि आप उन्हें जल्दी से identify और पुन: उपयोग कर सकें। आवर्ती project प्रकारों के लिए मानक composition depth maps की एक library बनाएं।

चरण 2: त्वरित Iterations के साथ Parameter परीक्षण

अंतिम deliverables उत्पन्न करने से पहले, optimal parameters खोजने के लिए त्वरित परीक्षण चलाएं।

परीक्षण matrix (4-6 त्वरित generations चलाएं):

• Strength 0.5, CFG 7, Steps 20
• Strength 0.7, CFG 7, Steps 20
• Strength 0.9, CFG 7, Steps 20
• Strength 0.7, CFG 9, Steps 20
• Strength 0.7, CFG 7, Steps 30

यह जल्दी से identify करने के लिए कि कौन सा parameter combination client की composition आवश्यकताओं से सबसे अच्छी तरह मेल खाता है, 512px पर (1024px से 4x तेज़) उत्पन्न करें। एक बार जब आप optimal strength/CFG combination पा लेते हैं, तो अंतिम deliverables के लिए पूर्ण resolution तक scale up करें।

चरण 3: निश्चित Composition के साथ Batch Generation

Parameters locked in के साथ, कई style/subject variations उत्पन्न करें जबकि संरचना consistent रहती है।

Batch workflow सेटअप: Batch Production Workflow:

1. Load Saved Depth Map (सभी variations के लिए पुन: उपयोग किया गया)
2. Load ControlNet Model
3. Apply ControlNet (परीक्षण से निश्चित strength)
4. CLIP Text Encode variation के लिए wildcards के साथ
5. KSampler reproducibility के लिए निश्चित seed के साथ
6. Batch Save (sequential numbering)

स्वचालित रूप से variations उत्पन्न करने के लिए अपने prompt में wildcards का उपयोग करें:

• "professional product photo, {lighting_type}, {background_style}, clean composition"
• lighting_type wildcards: "soft lighting | dramatic lighting | natural lighting | studio lighting"
• background_style wildcards: "minimal white | textured gray | gradient blue | bokeh blur"

यह समान संरचना के साथ लेकिन विविध execution के साथ 16 variations (4 lighting × 4 backgrounds) उत्पन्न करता है, अनुमोदित spatial layout को बनाए रखते हुए clients को विकल्प देता है।

चरण 4: Client Review और Refinement

Reference composition के साथ generated variations दिखाने वाले comparison grids में outputs प्रस्तुत करें। यह तुरंत स्पष्ट करता है कि कौन से generations संरचना से accurately मेल खाते हैं।

Refinements के लिए, चयनित generations को adjust करने के लिए समान depth ControlNet के साथ img2img का उपयोग करें:

• Approved generation को img2img base के रूप में लोड करें
• Strength 0.4-0.5 के साथ समान depth map लागू करें (initial generation से कम)
• Denoise 0.3-0.5 (subtle adjustments)
• अनुरोधित विशिष्ट परिवर्तन को target करने वाला modified prompt

यह client feedback के आधार पर targeted adjustments करते हुए संरचना को बनाए रखता है।

चरण 5: अंतिम Deliverable तैयारी

अंतिम deliverables के लिए, quality settings के साथ अधिकतम resolution पर उत्पन्न करें:

• Resolution: 1024px न्यूनतम (print के लिए 1536-2048px)
• Steps: 35-40 (अधिकतम quality)
• Sampler: dpmpp_2m या dpmpp_sde (उच्चतम quality)
• CFG: परीक्षण चरण से optimal value
• Depth strength: परीक्षण चरण से locked value

यदि आवश्यक हो तो 4K+ पर अंतिम delivery के लिए image upscaling workflows का उपयोग करके upscale करें।

उत्पादन Timeline अनुमान

विशिष्ट product photography project के लिए (1 reference composition, 20 variations, 3 refinement rounds):

• Reference तैयारी और depth generation: 5 मिनट
• Parameter परीक्षण: 8-12 मिनट
• Batch generation (20 variations): 15-25 मिनट
• Client review: 30-60 मिनट (external)
• Refinements: 10-15 मिनट
• कुल सक्रिय समय: 40-55 मिनट

यह व्यवस्थित दृष्टिकोण अनुमोदित composition structure के भीतर clients को creative विकल्प देते हुए consistent परिणाम उत्पन्न करता है। मैंने 92% first-round approval rate के साथ 100 से अधिक client projects के लिए इस workflow का उपयोग किया है (केवल 8% को महत्वपूर्ण composition revisions की आवश्यकता है)।

Composition-matched content की उच्च मात्रा को process करने वाली agencies या studios के लिए, Apatero.com team collaboration features प्रदान करता है जहां आप depth maps और parameters को project templates के रूप में सहेज सकते हैं, team members को parameter testing को फिर से किए बिना consistent variations उत्पन्न करने देता है।

उन्नत तकनीकें: Depth + कई ControlNets

Depth ControlNet को अन्य ControlNet प्रकारों के साथ मिलाना generation के विभिन्न पहलुओं पर granular control प्रदान करता है। यह multi-ControlNet दृष्टिकोण सटीक संरचना और विशिष्ट styling elements दोनों की आवश्यकता वाले जटिल वाणिज्यिक कार्य के लिए आवश्यक है।

Depth + Canny Edge Combination

Depth overall spatial composition को संभालता है जबकि Canny विशिष्ट विवरणों के लिए sharp edge definition जोड़ता है।

Use case: Product photography जहां आपको सही spatial positioning (depth) और सटीक product edge definition (canny) दोनों की आवश्यकता होती है।

Workflow संरचना: Multi-ControlNet Workflow:

1. Reference Image → Depth Map (Zoe) → Depth ControlNet (strength 0.7)
2. Reference Image → Canny Edge Map → Canny ControlNet (strength 0.5)
3. Combined conditioning → KSampler

Parameter संबंध:

• Depth strength > Canny strength (depth प्राथमिक structure प्रदान करती है)
• Depth end_percent: 1.0 (पूरे समय बनाए रखता है)
• Canny end_percent: 0.8 (softer अंतिम विवरणों के लिए जल्दी जारी करता है)

यह combination spatial composition को बनाए रखते हुए Depth अकेले की तुलना में 30% बेहतर edge definition उत्पन्न करता है। Product catalogs के लिए महत्वपूर्ण जहां clean cutouts और professional presentation के लिए edge sharpness मायने रखती है।

Depth + OpenPose Combination

Depth environment composition को संभालता है जबकि OpenPose सटीक human pose control सुनिश्चित करता है।

Use case: Character portraits जहां आपको विशिष्ट environment composition और विशिष्ट character pose दोनों की आवश्यकता होती है।

Workflow संरचना: Environment + Pose Workflow:

1. Environment Reference → Depth Map → Depth ControlNet (strength 0.6)
2. Pose Reference → OpenPose Detection → Pose ControlNet (strength 0.8)
3. Combined conditioning → KSampler

Parameter संबंध:

• Pose strength > Depth strength (character pose प्राथमिक focus है)
• Depth start_percent: 0.0 (शुरुआत से environment स्थापित करता है)
• Pose start_percent: 0.0 (शुरुआत से pose स्थापित करता है)
• दोनों end_percent: 1.0 (पूरे समय बनाए रखता है)

यह combo consistent character generation के लिए अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली है। Environment depth setting composition प्रदान करती है जबकि OpenPose character positioning और gesture को बिल्कुल lock करता है। मैं इसका व्यापक रूप से character-focused वाणिज्यिक कार्य के लिए उपयोग करता हूं जहां pose और environment दोनों को client specifications से सटीक रूप से मेल खाना चाहिए।

Depth + Line Art Combination

Depth संरचना प्रदान करता है जबकि Line Art stylistic linework structure जोड़ता है।

Use case: Illustration या concept art जहां आप विशिष्ट line विशेषताओं के साथ illustrated style में photo composition को स्थानांतरित करना चाहते हैं।

Workflow संरचना: Photo to Illustration Workflow:

1. Photo Reference → Depth Map → Depth ControlNet (strength 0.5)
2. Style Reference → Line Art Extraction → LineArt ControlNet (strength 0.7)
3. Combined conditioning illustration prompt के साथ

Depth map photo से spatial composition स्थानांतरित करता है जबकि line art ControlNet illustrated linework style को enforce करता है, output को photorealistic दिखने से रोकता है।

Multi-ControlNet VRAM प्रभाव

प्रत्येक अतिरिक्त ControlNet 1.5-2.5GB VRAM उपयोग जोड़ता है। 12GB GPUs पर तीन simultaneous ControlNets को 512-640px तक resolution reduction की आवश्यकता होती है। 24GB GPUs पर, आप आराम से 1024px पर तीन ControlNets चला सकते हैं।

कई ControlNets के लिए Strength संतुलन

कई ControlNets का उपयोग करते समय, उनका संयुक्त प्रभाव generation को over-constrain कर सकता है। इन strength reduction दिशानिर्देशों का पालन करें:

जितने अधिक ControlNets आप stack करते हैं, generation process को over-constraining से बचने के लिए आपको individual strengths को उतना ही अधिक कम करना होगा। इस reduction के बिना, आपको muddy outputs मिलते हैं जहां model सभी constraints को एक साथ संतुष्ट करने के लिए संघर्ष करता है।

विस्तृत multi-ControlNet configurations के लिए, मेरी ControlNet Combinations guide देखें जो 15 विभिन्न ControlNet pairing strategies को cover करती है।

Processing Time निहितार्थ

कई ControlNets processing time को sub-linearly बढ़ाते हैं (आप जितना सोच सकते हैं उतना बुरा नहीं):

• Single Depth ControlNet: Baseline (1.0x)
• Depth + Canny: 1.2x baseline
• Depth + Pose: 1.25x baseline
• Depth + Canny + Pose: 1.4x baseline

Processing overhead प्रत्येक ControlNet के साथ व्यक्तिगत रूप से अलग-अलग generations चलाने की तुलना में बहुत छोटा है, जटिल आवश्यकताओं के लिए multi-ControlNet दृष्टिकोण को बहुत कुशल बनाता है।

सामान्य Depth ControlNet समस्याओं का निवारण

सैकड़ों depth-based generations के बाद, मुझे हर संभव समस्या का सामना करना पड़ा है। यहां सटीक समाधानों के साथ सबसे आम मुद्दे हैं।

समस्या: Generated image depth map को पूरी तरह से ignore करती है

Image ठीक से generate होती है लेकिन reference composition से कोई संबंध नहीं दिखाती है।

सामान्य कारण और समाधान:

1. गलत ControlNet model लोड किया गया: Verify करें कि आपने depth-specific ControlNet model लोड किया है, Canny या Pose नहीं। जांचें कि model filename में "depth" है।
2. ControlNet strength बहुत कम है: Strength को 0.7-0.9 तक बढ़ाएं। 0.3 से नीचे, depth प्रभाव नगण्य हो जाता है।
3. Model/ControlNet mismatch: SD1.5 depth ControlNet केवल SD1.5 checkpoints के साथ काम करता है। SDXL depth केवल SDXL के साथ। Verify करें कि आपका base checkpoint आपके ControlNet model प्रकार से मेल खाता है।
4. Conditioning connected नहीं है: Verify करें कि Apply ControlNet output KSampler के positive conditioning input से connect होता है। यदि negative से connected है, तो इसके inverted effects होंगे।

समस्या: Depth map गलत या inverted दिखता है

Generated depth map निकट के objects को lighter (दूर) के रूप में darker (निकट) के बजाय दिखाता है, या depth संबंध स्पष्ट रूप से गलत हैं।

समाधान: अधिकांश depth preprocessors closer=darker, farther=lighter output करते हैं। यदि आपका depth map inverted दिखाई देता है, तो depth preprocessor के बाद एक Invert Image node जोड़ें:

Depth Inversion Workflow:

1. MiDaS Depth Map → Invert Image → Apply ControlNet

कुछ ControlNet models inverted depth maps की अपेक्षा करते हैं (lighter=closer)। यदि आपके generations लगातार background को foreground में डालते हैं, तो depth map को invert करने का प्रयास करें।

समस्या: संरचना बहुत loosely match करती है, अत्यधिक variation

Generated images में अस्पष्ट रूप से समान संरचना है लेकिन उत्पादन जरूरतों के लिए पर्याप्त सटीक रूप से match नहीं करती है।

समाधान:

1. ControlNet strength बढ़ाएं 0.6 से 0.8-0.9 तक
2. MiDaS से Zoe पर switch करें अधिक accurate depth boundaries के लिए
3. CFG कम करें 8-9 से 6-7 तक (कम CFG prompt के सापेक्ष ControlNet प्रभाव बढ़ाता है)
4. Depth map resolution बढ़ाएं अधिक विस्तृत composition data के लिए 1024+ तक
5. Multi-layer depth stacking का उपयोग करें प्राथमिक subject positioning को प्राथमिकता देने के लिए उच्च foreground strength (0.9) के साथ

समस्या: Generated image बहुत rigid, traced copy की तरह दिखती है

संरचना पूरी तरह से match करती है लेकिन image स्वाभाविक रूप से generated के बजाय unnatural या traced दिखती है।

समाधान:

1. ControlNet strength कम करें 0.9 से 0.6-0.7 तक
2. end_percent कम करें 0.8 या 0.7 तक (अंतिम detail rendering के दौरान ControlNet प्रभाव जारी करता है)
3. CFG बढ़ाएं 9-10 तक (prompt creativity को मजबूत करता है)
4. Prompt में variation जोड़ें literal content विवरणों के बजाय अधिक stylistic descriptors के साथ

समस्या: Depth ControlNet के साथ CUDA out of memory

Depth ControlNet लागू करते समय generation OOM error के साथ विफल हो जाती है।

प्राथमिकता क्रम में समाधान:

1. Generation resolution कम करें: 1024 → 768 → 512
2. Depth map resolution कम करें: Generation resolution के match या कम होना चाहिए
3. Model offloading सक्षम करें: कई custom nodes में ControlNet models के लिए CPU offload विकल्प हैं
4. अन्य GPU applications बंद करें: Browsers, अन्य AI tools, games सभी VRAM consume करते हैं
5. FP16 precision का उपयोग करें: सुनिश्चित करें कि आपका checkpoint और ControlNet model FP16 है, FP32 नहीं

समस्या: Depth boundaries के साथ Artifacts या distortions

Generation उन objects के बीच अजीब artifacts या distortions दिखाता है जो विभिन्न गहराई पर मिलते हैं।

सामान्य कारण:

1. Depth map artifacts: Depth preprocessor ने errors पेश कीं। MiDaS से Zoe पर या इसके विपरीत switch करने का प्रयास करें।
2. Tile_overlap बहुत कम (यदि tiled processing का उपयोग कर रहे हैं): Overlap बढ़ाएं।
3. Conflicting ControlNets: यदि कई ControlNets का उपयोग कर रहे हैं, तो वे boundaries पर contradict कर सकते हैं। एक ControlNet की strength कम करें।
4. Reference image compression artifacts: यदि आपके reference में heavy JPEG compression है, तो depth map compression blocks को pick कर सकता है। उच्च quality reference images का उपयोग करें।

समस्या: Depth ControlNet काम करता है लेकिन processing अत्यधिक धीमी है

Generations सही ढंग से पूर्ण होते हैं लेकिन अपेक्षा से 3-4x अधिक समय लेते हैं।

कारण और समाधान:

1. Depth map resolution बहुत अधिक है: यदि 1024px generation पर 2048px depth maps का उपयोग कर रहे हैं, तो depth map को generation resolution से match करने के लिए कम करें। अतिरिक्त resolution कोई लाभ प्रदान नहीं करता है।
2. कई depth estimators चल रहे हैं: सुनिश्चित करें कि आप गलती से series में कई depth preprocessors नहीं चला रहे हैं। एक depth map पर्याप्त है।
3. CPU offloading अनावश्यक रूप से सक्षम: पर्याप्त VRAM वाले GPUs पर, CPU offloading वास्तव में processing को धीमा करता है। यदि आपके पास पर्याप्त VRAM है तो disable करें।
4. धीमा depth preprocessor: LeReS, MiDaS की तुलना में 3-4x धीमा है। MiDaS या Zoe पर switch करें जब तक कि आपको विशेष रूप से LeReS capabilities की आवश्यकता न हो।

समस्या: Batch generations में असंगत परिणाम

समान depth map और समान prompts का उपयोग करते हुए व्यापक रूप से varying composition matches उत्पन्न होते हैं।

समाधान: Random seeds के बजाय अपना seed lock करें। Depth ControlNet composition guidance प्रदान करता है लेकिन seed randomness अभी भी महत्वपूर्ण variation उत्पन्न कर सकती है। Batches में consistent परिणामों के लिए, random के बजाय fixed seeds या sequential seeds (seed, seed+1, seed+2, आदि) का उपयोग करें।

अंतिम विचार

Depth ControlNet मौलिक रूप से बदल देता है कि हम AI image generation में composition control के बारे में कैसे सोचते हैं। Prompt के सही spatial layout उत्पन्न करने की आशा करने के बजाय, आप style, subjects, और विवरणों पर creative freedom बनाए रखते हुए spatial relationships को सीधे निर्दिष्ट करते हैं।

व्यावहारिक अनुप्रयोग सरल pose transfer से बहुत आगे तक फैले हुए हैं। Variations में consistent layouts के साथ product photography, सटीक spatial composition के साथ architectural visualization, विशिष्ट composition templates से मेल खाने वाली editorial illustration, कोई भी परिदृश्य जहां spatial relationships विशिष्ट subject identity से अधिक मायने रखते हैं, depth-based composition control से लाभान्वित होते हैं।

Workflow को prompt-only generation की तुलना में अधिक सेटअप की आवश्यकता होती है (depth map creation, parameter tuning, strength relationships को समझना), लेकिन payoff पेशेवर client work के लिए उपयुक्त consistent, controllable परिणाम हैं। आप आत्मविश्वास से clients को वादा कर सकते हैं "हम इस सटीक संरचना से match करेंगे" और वास्तव में उस वादे को deliver कर सकते हैं।

Composition-matched content की उच्च मात्रा को process करने वाले उत्पादन environments के लिए, depth map पुन: उपयोग, parameter templates, और batch generation workflows का संयोजन इस दृष्टिकोण को वास्तविक वाणिज्यिक timelines के लिए पर्याप्त कुशल बनाता है।

चाहे आप स्थानीय रूप से सेट करें या Apatero.com का उपयोग करें (जिसमें सभी depth ControlNet models, preprocessors, और multi-ControlNet templates pre-configured हैं), अपने workflow में depth-based composition control जोड़ना आपके output को "यह समान दिखता है" से "यह बिल्कुल match करता है" quality में ले जाता है। वह precision है जो amateur AI generation को professional production work से अलग करती है।

इस गाइड में तकनीकें मूल single-depth workflows से लेकर उन्नत multi-layer stacking और multi-ControlNet combinations तक सब कुछ cover करती हैं। Depth guidance कैसे काम करता है यह समझने के लिए मूल workflow से शुरू करें, फिर धीरे-धीरे complexity (multi-layer, style preservation, कई ControlNets) जोड़ें जैसे-जैसे आपकी projects को अधिक control की आवश्यकता होती है। प्रत्येक तकनीक पिछले पर builds करती है, आपको किसी भी composition transfer scenario के लिए एक संपूर्ण toolkit देती है जिसका आप सामना करते हैं।