前言：
上一节我们介绍了ControlNet中使用IP-Adapter能力
本节主要介绍ControlNet中的指令P2P。
全称Pix2Pix,顾名思义是针对Pixel像素级别的操作和影响。实际上通俗的理解，我们可以认为，编写一个指令，去影响这个最终图片。
有点和Reference类似，不同的是一个通过图片，一个是通过文字，或者说指令。但最终形成的都是RA/SD处理过程中参考对象的内容或者数据。所以原理是一样的。
知识点：
- 指令P2P
基础官方知识：
使用 Instruct Pix2Pix 控制稳定的扩散。
模型文件：control_v11e_sd15_ip2p.pth
配置文件：control_v11e_sd15_ip2p.yaml
这是一个在Instruct Pix2Pix 数据集上训练的控制网络。
与官方的 Instruct Pix2Pix 不同，该模型是用 50% 指令提示和 50% 描述提示进行训练的。例如，"一个可爱的男孩"是描述提示，而"让男孩可爱"是指令提示。
因为这是一个 ControlNet，所以您无需为原始 IP2P 的双 cfg 调整而烦恼。并且，该模型可以应用于任何基本模型。
另外，"将其变成 X"之类的指令似乎比"将 Y 变成 X"效果更好。
使用随机种子 12345 进行非精心挑选的批次测试（"使其着火"）：
实战
这次我们学习用ControlNet中的 InstructP2P 类型。
关键字这里给它指令 【让它着火】 或 对等英文 set it on fire,
选择一个建筑物的原图， ControlNet配置类型
结果出来的图片， 真的着火了。。。。。可以看到，大火的结构样子还是和这个建筑物有点关系的。 。
这样看来，你给的指令可以有很多。比如让2个人打架。。。。
作为对比， 如果没有ControlNet的参考图控制， 则出来的结果啥也不是
RA/SD 衍生者AI训练营
