【ControlNetの使い方】完全ガイド｜線画・ポーズ・輪郭で思い通りに画像生成する方法

ControlNetは、「拡張機能・追加機能」です。

ControlNet自体はStable Diffusionに、条件（姿勢・線画・輪郭など）を与えて画像生成をコントロールするためのモデルや技術群で、単体で動かすことはできません。
そのため、Stable Diffusion本体や対応するUI（例：WebUI、ComfyUI、Diffusersなど）と組み合わせて初めて利用可能になります。
導入や操作にはある程度の知識が求められますが、上手く活用すれば、線画やポーズ、深度情報などからより狙い通りの画像生成ができるようになります。

この記事では、そんなControlNetの基本と、各UI環境での使い方の違い、代表的なモデル（例：線画用、ポーズ用など）の特徴について紹介しています。

ControlNetでできる主なこと

ポーズ指定

• OpenPose モジュールを使って、人やキャラクターのポーズを指定できます。
• 写真やイラストから骨格を抽出して、そのまま別のキャラや衣装で再現可能。
• 例：自分で撮った立ちポーズ写真を使って、アニメキャラ化。

構図や輪郭の保持

• Canny や MLSD（直線検出） を使い、建物や背景の線構造を保ちながら別の雰囲気に描き直す。
• 例：街並みの写真をファンタジー背景に変換。

深度情報による立体感の保持

• Depth モジュールで距離感・奥行きを推定し、それを生成に反映。
• 例：普通の風景写真を、光の演出や別の世界観に差し替えても立体感が残る。

セグメンテーションによる領域別変換

• Segmentation モジュールで画像を色分けマスク化し、部分ごとに違う質感や色を適用できます。
• 例：人物はそのまま、背景だけ別のテイストに変更。

スケッチや落書きからの清書

• Scribble モジュールを使ってラフな手描き線画から完成イラスト化。
• 例：マウスで簡単に描いたキャラを、アニメ風の全身イラストにする。

写真の構図トレース

• 元写真を下敷きにして、新しい被写体で同じカメラアングル・構図を再現。
• 例：自分の机の写真を元に、アニメの部屋シーンに置き換え。

衣装や髪型の差し替え

• OpenPoseやDepthと組み合わせ、ポーズやシルエットを変えずに衣装だけ変える。
• 例：同じ人物に季節ごとの服装を着せる。

 顔と髪を保ちながらアングルを変える方法

背景の生成統一

• DepthやSegmentationで背景の構造を固定して、複数カットを同じ雰囲気で生成。
• 例：同じ街並みを昼・夜・雨バージョンで生成。

モーションやアニメ生成の下準備

• 動画の各フレームに対してポーズやDepthを適用し、統一感のある動きのある絵を作成。
• 例：短いアニメやGIF用のフレーム生成。

各環境でのControlNetの使い方

1. Hugging Face Spacesでの使用

最も、手軽に使用できる方法です。ControlNetを使用出来るモデルは多く存在します。

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• Spaces（例：ControlNet on Diffusers）などでは、GUIで操作できる簡易なツールが提供されています。
• あらかじめControlNetが組み込まれており、タブで切り替えるだけで使えます。
• 単体アプリのように見えますが、裏側でDiffusers + ControlNetが動いています。

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 こちらの、lllyasviel/control_v11p_sd15s2_lineart_animeは、ControlNet 用のチェックポイントモデルの一つで、Stable Diffusion 1.5 向けに調整された 「線画アニメ用」のControlNetモデルです。

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2. ローカル（自身のPC）での使用

ローカルで使用する場合は、予めAutomatic1111やComfyUIなどをインストールしておく必要があります。

 ControlNetをStable Diffusion WebUIで使う場合のVRAM最低条件は、「モデルの種類」「解像度」「ControlNetの数」によってかなり変わります。
※以下の条件に満たない場合は、3. クラウドGPUで使用する方法があります。

1. ベース条件（Stable Diffusion本体のみ）

• SD1.5（512×512） … 最低 4GB（ただし実用は6GB以上）
• SDXL（1024×1024） … 最低 8GB（実用は12GB以上）

2. ControlNet追加時の目安

ControlNetは「ベースモデルとは別に追加で重いモデルを読み込む」ので、VRAMが一気に増えます。

**ControlNet数…デフォルトのスロット数は３です。最大3本（スロット3つ） まで同時使用できます。
ControlNetは「ユニット（スロット）」ごとに別の補助モデルを読み込みます。

例：

1本（ユニット1つ）

• ControlNet 0：Lineartモデル
  → 線画だけを元に生成

2本（ユニット2つ）

• ControlNet 0：Lineartモデル（形を指定）
• ControlNet 1：OpenPoseモデル（ポーズを指定）
  → 形もポーズも固定して生成

3本以上

• ControlNet 0：OpenPose
• ControlNet 1：Canny（輪郭）
• ControlNet 2：Depth（奥行き）
  → 複数の構造情報を組み合わせて生成

⚠️ VRAMに与える影響

1本ごとに別のモデルをメモリに読み込むため、ControlNetの本数が増えるほどVRAM使用量も増えます。
特にSDXLは1本で約2GB〜4GBのVRAM追加消費があるので、複数本使うとすぐに限界に達します。

• Automatic1111（WebUI）
  • 「拡張機能（Extension）」としてControlNetを有効化することで使用できます。
• ComfyUI
  • ノードベースで柔軟にControlNetを複数組み合わせて使用。
  • ControlNetを複数使用した高度な制御が得意です。
• DiffusersベースのPythonコード
  • Pythonスクリプトで直接使う（開発者・上級者向け）

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3. クラウドGPU（*Colab, **RunPodなど）での使用

クラウドGPU（*Colab, **RunPodなど）では、テンプレートを使用すれば簡単に、HuggingFaceと同じようなGUIを自分で立てられます。
Automatic1111やComfyUI内で使用します。

*Colab … Colabの無料版ではControlNetの使用はかなり制限されますControlNetは、追加の条件付きモデル（Canny, Pose, Depth など）と、エッジ検出などの前処理を行うため、VRAM（GPUメモリ）を大量に消費する拡張機能です。その為、Colab Pro（月額約1,300円〜）での使用となります。

**RunPod … 時間課金型のクラウドGPU。ControlNet対応テンプレートも充実しています。

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RunPodでの4090以上クラスのGPU比較

• RTX 4090（24GB）
  • SDXL + ControlNet 3本 + 高解像度（1024〜1536px）でも安定
  • コスパ最強（RunPod時間単価も安い）
• 超高解像度（4K〜8K）やControlNet4本以上を常用 → RTX 6000 Ada（48GB）
• LoRA/大規模モデルの学習やバッチ生成 → A100 / H100

おまけ：InvokeAIを使う方法

プロンプト制御＋ControlNet＋SDXLの安定動作を求めるなら、InvokeAIを使用する方法もあります。
ただし、反映の精度や自由度は控えめで、用途としては「ざっくりした雰囲気付け」や「簡易的な補助」に向いています。
本格的に線画から忠実な変換を行いたい場合は、Automatic1111やComfyUIの利用をおすすめします。

• コマンド：invokeai-configure --enable-controlnet
• SDXL & ControlNet両方対応
• 高速・軽量でGUIも使いやすい

❌ 注意点

• ControlNet 対応バージョンは 3.x以降の最新版が必要です（古い InvokeAI では非対応）。
• デフォルトで Diffusers ベースではないため、Diffusers ベースの Hugging Face モデル（例: lllyasviel/control_v11p_sd15s2_lineart_anime）を使用するには、モデル変換が必要です。
• WebUI の柔軟性は A1111 ほどではないため、細かいマスクや複数 ControlNet の組み合わせは限定的。

 「InvokeAIを普段使っている」方であれば試してみる価値はありますが、本記事では主に線画変換に強いツールや構成を中心に紹介します。

ローカル、クラウドとHugging Faceの違い

ControlNetの主な機能（モデル名と特徴）

ControlNetベース*プリプロセッサの機能を簡潔に解説します。
それぞれ、画像の特徴を抽出して、それを元に画像を生成するタイプが異なります。
**プリプロセッサ（Preprocessor）は「前処理をする道具・AIモデル」で、画像から 姿勢や輪郭などの特徴を取り出す 専用のツールです。

抽出された「姿勢情報」や「輪郭情報」を使って、Stable Diffusionで「ポーズを真似した新しい画像」や「輪郭に沿ったイラスト」を二次生成します。

• 「線画」から塗り絵のようにしたい → Lineart
• 「ポーズ」だけ再現して違うキャラにしたい → OpenPose
• 「絵っぽく」したいけど構図や遠近感を保ちたい → Depth + Guidance

 ここでは、分かりやすい様にControlNet v1.1を使用してプリプロセッサ（Preprocessor）の各機能を比較していきます。

1. Canny

• 特徴: Canny法によるエッジ（輪郭線）抽出
• 用途: 写真や絵の輪郭を抽出して、それを元に絵を描かせたいとき
• 補足: 輪郭を強調した画像が得られる。細部がしっかり表現されやすい。

2. MLSD (Mobile Line Segment Detection)

• 特徴: 建築物や室内など、直線構造に強い輪郭抽出
• 用途: 建物、背景、部屋、都市風景などの線画生成に◎
• 補足: 自動的に水平・垂直の直線を取り出す

 人物、キャラクターでは正常な抽出が行われない。

3. Scribble

• 特徴: 落書きのような画像から生成
• 用途: 簡単な構図・ポーズ・配置を決めて生成したいとき
• 補足: 線の意味（輪郭 or 塗り）は問わず、形だけをベースに生成する

4. Scribble Interactive

• 特徴: 手動でScribble（落書き）を描ける
• 用途: 自分で線を引いてイラストを描かせたいとき
• 補足: マウスやペンで直接描くインターフェース

5. SoftEdge

• 特徴: 輪郭が滑らかで柔らかい、Cannyよりも自然
• 用途: 写真をベースに、線の少ない自然なアウトライン生成
• 補足: 人物写真などに適している

6. OpenPose

• 特徴: 人体のポーズ（骨格）を抽出
• 用途: キャラのポーズだけ再現したいときに◎
• 補足: 背景や顔は無視され、ポーズ情報のみ利用

 ３Dからのロボットの画像では骨格が抽出されなかった。

7. Segmentation

• 特徴: 領域分割（人、空、草、服などを色分け）
• 用途: 色ごとに意味のある領域を持つ画像にしたいとき
• 補足: 色に意味を持たせた構図が作れる

8. Depth

• 特徴: 被写体までの奥行き（深度）情報を抽出
• 用途: 遠近感を保った画像を作りたいとき
• 補足: 立体的な表現や風景に有用

9. Normal Map

• 特徴: 3D的な法線方向（面の向き）を抽出
• 用途: 光の当たり方や凹凸感を保って描き直したいとき
• 補足: SDXLなどの高精細モデルと相性が良い

10. Lineart

• 特徴: アニメ線画風に輪郭を抽出（AnimeLineart系）
• 用途: アニメ風のキャラ線画を元に塗り直したいとき
• 補足: 濃淡は無視し、主要な輪郭線を抽出

11. Content Shuffle

• 特徴: 色や形の情報をシャッフル（内容の構成だけ残す）
• 用途: 抽象画や構成ベースの画像生成
• 補足: 元の画像を完全に変えたい場合に◎

12. Instruct Pix2Pix

• 特徴: テキスト指示（例:「笑顔にして」）に従って画像を編集
• 用途: 修正や変化を加えたいとき
• 補足: Promptの指示が重要。「目を大きく」「髪をピンクに」なども可能

 画像のみ、テキスト無しの場合の抽出画像

ControlNetモデルファイルの入手方法

1. Hugging Faceからダウンロード

ControlNetの公式リポジトリであるHugging Faceから、必要なモデルファイルをダウンロードできます。

• 公式リポジトリ: https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet

主なモデルファイル（例）

• control_sd15_canny.pth（Cannyエッジ検出用）
• control_sd15_hed.pth（HEDエッジ検出用）
• control_sd15_openpose.pth（OpenPose用）
• control_v11f1e_sd15_tile.pth（タイル分割用）
• control_v11p_sd15_depth.pth（深度マップ用）

これらのモデルファイルは、用途や生成したい画像のスタイルに応じて選択してください。

2. ComfyUIでの配置方法

ダウンロードした.pthファイルは、以下のディレクトリに配置してくださいます。

/workspace/ComfyUI/models/controlnet/

配置後、ComfyUIを再起動すると、ControlNetノードでこれらのモデルを選択できるようになります。

使用方法

使用の流れ

1. txt2imgまたはimg2imgタブ内の「ControlNet」セクションを開く
2. 使用する画像（例：線画、ポーズ画像）をアップロード
3. モデル（例：canny, openpose など）を選択
4. 各種オプション（有効化、推論強度など）を設定
5. 通常通り画像生成を開始

 通常の線画を生成したい場合は、プロンプトに「線画にして」「sketch」など書く必要はなく、ControlNet側で線画抽出が実行される仕組みです。
プロンプト欄の実行（RUN）ボタンをクリックします。

ControlNetの基礎ポイント

1. 入力画像とプリプロセッサ

• ControlNetは「入力画像」を読み込ませ、それを「プリプロセッサ（Preprocessor）」で変換して特徴を抽出します。
  • 例：Canny（輪郭抽出）、OpenPose（人体の骨格検出）、Depth（奥行き情報）、MLSD（直線抽出）など
• 大事なのは「入力画像」と「プリプロセッサの選択」が一致しているかです。
  • 例えば人物のポーズを真似させたい → OpenPose
  • 下絵や線画を元に塗らせたい → Canny / Scribble

2. Control Weight（制御の強さ）

• デフォルトは 1.0
• 高すぎると「ガチガチに縛られて自然さが消える」
• 低すぎると「ほとんど無視される」
• 目安：
  • 0.5〜0.7 → 自然さを残しつつ制御
  • 1.0以上 → 強制的にトレース

3. Starting / Ending Control Step

• 制御を「生成プロセスのどの段階まで効かせるか」設定するもの。
  • Start: 0 〜 End: 1.0 → 全ステップに適用（最も強く効く）
  • Start: 0.0 / End: 0.5 → 前半だけ効かせ、後半は自由に生成させる
• 「前半は構図固定、後半は仕上げ自由」にしたい時に便利です。

4. Guess Mode

• プロンプトが弱い時に「ControlNetの情報をかなり優先して生成する」モード。
• 輪郭やポーズをほぼ忠実に再現させたい時に有効。
• ただし、他の制御（スタイルや細かい描写）が入りにくくなる。

5. 解像度との相性

• ControlNetは入力画像の情報をマップ化して制御するため、生成解像度が極端に違うと効きづらいです。
  • 例：入力画像512×512 → 出力も512×512や768×768だと効きやすい
  • 入力と出力が大きく異なる → 崩れる

ControlNetのスロット数（本数）を増やす方法

「ControlNet拡張の設定変更」（Settings）
※AUTOMATIC1111やWebUI Forgeの場合はやり方が少し違いますが、基本は同じです。

1. Settingsで増やす

1. Stable Diffusion WebUIの Settings タブを開く
2. 左側メニューで ControlNet を選択
3. Multi-ControlNet: Max models amount という項目を探す
4. デフォルトは 3 になっているので、4 や 5 に変更
5. ページ下の Apply settings を押す
6. WebUIを再起動

これでControlNetタブにスロットが増えます。

⚠️ 注意
本数を増やすとVRAM使用量が直線的に増えます。
例：SDXLでControlNet1本＝追加2〜4GB → 3本で最大12GB追加
VRAM不足だと生成途中でCUDA Out of Memoryエラーになります。

顔と髪を保ちながらアングルを変える方法

① FaceID / IP-Adapter を使う

• IP-Adapter (FaceID版) は入力画像の「顔の特徴」を抽出して保持しつつ、ポーズやアングルを自由に変えられる拡張です。
• Automatic1111 Forge や ComfyUI で使えます。
• 使い方：
  1. 顔画像をIP-Adapterに入力
  2. Promptに「desired pose / angle」を書く
  3. 必要に応じて ControlNet（OpenPose など）で体のアングルを制御

顔はIP-Adapterで固定、アングルはControlNetで制御、という分業がベスト。

② ControlNet (OpenPose) ＋ 顔の補強

• OpenPoseで「体の角度」を制御
• 顔や髪は LoRA / Textual Inversion でキャラの特徴を学習しておく
• そうすると「顔と髪型はLoRAで維持、ポーズはOpenPoseで制御」できる

③ After Detail Fix（生成後に顔を修正）

• 生成するとアングル変更で顔が崩れることが多い
• その場合は 「Face Restore」(GFPGAN, CodeFormer, ADetailer) を使って顔を後処理で直す
• 特に横顔や斜め角度で効果大

ControlNetのLoRAとの併用

• A1111は LoRA・ControlNetを同時に使えます。
• 例えば「構図はポーズ画像から取り、画風はLoRAで指定」などが可能です。

※LoRAとControlNetは「モデル拡張」であり、複数のUIで使える共通技術です。導入しやすさ・操作感はUIにより異なるため、自分のスタイルに合ったUIを選ぶのがコツです。

実際の使い方例

1. 線画や、AIなどで抽出したモノトーン線画を用意
2. ControlNetで「lineart」や「scribble」モデルを選択
3. プリプロセッサを「none（なし）」に設定（すでに線画なので）
4. 生成したいイメージをプロンプトに入力
5. 線画をガイドとして、AIがそれに沿った画像を生成

モノトーン線画の活用法・二次利用法・変換テクニック

ControlNetで「背景が黒、線が白」のモノトーン線画（たとえばlineart, lineart_anime, scribbleなどのプリプロセッサから出力される画像）は、さまざまな方法で画像生成に活用できます。

基本活用：線画画像を使った画像生成

ControlNetの入力としてそのまま使用

この**モノトーン線画をControlNetの入力にすると、元のポーズや構図を保ちつつ、絵柄や色、背景などを自由に変えて生成できます。

• 使用モデル例：control_sd15_lineart, control_sd15_scribble
• 応用例：
  • キャラのデザインだけ変えたいとき
  • 背景だけ変えたいとき
  • アニメ風→リアル風への変換　など

**モノトーン線画をControlNetの入力にする・・・ControlNetは、通常のプロンプトだけでは難しい「構図・ポーズ・線画の再現」を補助するツールです。その際、画像を入力として使って補助情報を与える事が出来ます。

 ControlNetへの入力画像の読み込み方法（Stable Diffusion WebUIの場合）
前提：

• **Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）**にControlNet拡張が導入されている
• ControlNetモデルやプリプロセッサが正しくインストールされている

【STEP 1】ControlNetを有効にする

WebUIを開いて、プロンプト入力画面の下部にある「ControlNet」セクションを展開します。

【STEP 2】線画画像を読み込ませる

1. 「Enable」 にチェックを入れる
2. 「画像入力欄（Drag and DropまたはSelect Image）」 に、白線＋黒背景の線画画像をドラッグ&ドロップ、または選択で読み込ませる

【STEP 3】適切なプリプロセッサとモデルを選択

線画画像を使う場合、以下のように設定することが多いです

※プリプロセッサを「none」にすることで、画像そのものを使って直接制御できます（すでに白黒で整っているなら、前処理不要）。

【STEP 4】生成プロンプトと画像サイズを設定

• 通常通りプロンプト（テキスト）を入力
• 出力サイズや他のパラメータも設定
• 必要なら「Control Weight」（画像の反映度）を調整

【STEP 5】画像を生成

「Generate」ボタンを押して生成開始。

二次生成に活かすテクニック

 線画をInvert（反転）して利用

元の線画が「白線×黒背景」の場合、多くのモデルが期待するのは「黒線×白背景」なので、画像反転（色の反転）を行ってからControlNetに入力すると、精度が向上する場合があります。

• 使用ツール：Photoshop、GIMP、オンラインエディタ、またはControlNetの「invert」オプション

Photoshopで反転する方法に関しては、こちらの記事で解説しています。

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Photoshopで線画を加工する【小技5選】 1️⃣ 線画の階調反転 操作：Ctrl + I（Cmd + I）で白背景・黒線 ↔ 黒背景・白線に反転 用途：ControlNetやAI生成の入力線画、3Dテクスチャの素材など 補足ポイント：反転…

拡張活用（画像処理＋ControlNet）

他のControlNetと組み合わせて使う

• lineart + depth → 線画と立体感の両方を指定
• lineart + pose → 線画のキャラにポーズ制御を加える

ControlNetは最大3つまで同時に使えるので、複数の視点から画像をコントロールできます。

創作的活用（生成のための下絵や反復）

  線画を生成後、再度別の画像に使い回す

• ある画像から抽出した線画を保存して、別プロンプトで再利用（例：同じ構図で別キャラを描く）
• 同じ線画をベースに複数のスタイルを描き分けて、素材展開や差分制作に応用可能

おすすめツールと補足

• 画像反転
  • Photoshop：Ctrl+I
  • オンライン：PineTools（Invert Imageなど）
• ControlNetで反転を自動化したいとき
  • invert_input オプション（WebUI拡張内）

ControlNet導入方法（ローカル／RunPod共通）

ローカル環境・RunPod・クラウド共通：ControlNet導入の基本方針

環境によらず、以下の2パターンでControlNetを導入できます

• ControlNetが入ったテンプレート・UIを最初から使う
• 手動でControlNet拡張やノードを追加する（AUTOMATIC1111／ComfyUI）

以下に、ローカル・RunPod いずれでも使える手順を紹介します。

AUTOMATIC1111でControlNetを手動で追加する手順

テンプレート、UIがControlNet未対応でも、自分でインストール可能。

手順

1. Terminalを開く
2. 以下のコマンドでControlNetを追加

cd stable-diffusion-webui/extensions
git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git

4. モデルファイル（.safetensors）を以下にアップロード

stable-diffusion-webui/models/ControlNet/

5. WebUIを再起動すると、「ControlNet」タブが表示されるようになります。

※SDXL対応のControlNetを使う場合は、対応モデル（〜sdxl〜）を用意する必要があります

ComfyUIでControlNetノードを追加する手順

ComfyUIでControlNetノードを後から追加する方法です。

手順

1. custom_nodes フォルダに以下を追加

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux

2. models/controlnet/ にモデルをアップロード（例：controlnet-canny-sdxl.safetensors）
3. ComfyUIを再起動すると、ControlNet用ノードが表示されます

RunPodでControlNet入りのテンプレート／UIを使う場合

AUTOMATIC1111

1. 「Community Templates」 → 「Search Templates」で ControlNet または LoRA や ComfyUI をキーワード検索
2. テンプレート名または説明欄に「ControlNet support」などがあるものを確認

 Stable Diffusion WebUI でなどで絞り込み検索できます。

RunPodでControlNetが使えないときの選択肢

ControlNetは単独では動かせず、Stable Diffusionと組み合わせて利用する拡張機能です。使用する環境によって導入方法や自由度は異なりますが、正しく設定すれば画像生成の自由度が大きく広がります。特に線画・ポーズなどからの変換を行いたい場合に効果を発揮します。

用途やスキルに応じて、WebUI（A1111）、ComfyUI、Diffusers、Hugging Face Spaces、InvokeAIなどから最適な環境を選んで使います。