【AI学习-comfyUI学习-第二十一-LMSD线段预处理器(建筑概念设计图）-各个部分学习】

【AI学习-comfyUI学习-第二十一-LMSD线段预处理器(建筑概念设计图）-各个部分学习】

• 1，前言
• 2，说明
• • [1，第二十一LMSD线段预处理器(建筑概念设计图）工作流](#1，第二十一LMSD线段预处理器(建筑概念设计图）工作流)
• 3，流程
• • • （1）调用模块
    • [（2）输出 提示词](#（2）输出 提示词)
    • （3）生成图片
  • （4）适用范围
• 4，模块介绍
• 二、现在用到的"模型"有哪些（重点）
• • [1 LMSD 线段预处理器（重点模块）](#1 LMSD 线段预处理器（重点模块）)
  • • 全名
    • 它在干嘛（非常重要）
    • [LMSD 参数含义（图里的）](#LMSD 参数含义（图里的）)
  • [2 ControlNet（LMSD 专用）](#2 ControlNet（LMSD 专用）)
  • • [使用的 ControlNet 模型](#使用的 ControlNet 模型)
    • 这个模型学的是什么？
• 5，细节部分
• 6，工作流链接
• 7，总结

1，前言

最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。

2，说明

1，第二十一LMSD线段预处理器(建筑概念设计图）工作流

这是一个：用 LMSD 把真实街景中的"直线结构"提取出来，再通过 ControlNet 强制扩散模型"按这些直线来画"的可控生成系统。

基于 LMSD 的线段结构提取模型，对真实城市图像中的建筑轮廓与道路边界进行抽象表示，并通过 ControlNet 将该结构信息作为强约束条件注入扩散生成过程，从而在保持空间几何一致性的前提下，实现真实城市场景的可控生成。

• 结构不跑

• 建筑、道路、边界稳定

• 适合真实城市场景 / 合成数据 / 泛化测试

模块	负责什么
LMSD	抽出"城市骨架"
ControlNet	锁死骨架
主模型	往骨架上"长肉"
Prompt	决定肉长什么样
Sampler	把噪声变成图

3，流程

（1）调用模块

（2）输出 提示词

使用了两种描述词，一种只是简单的

building

另一种是复杂一点的

anime, illustration, cartoon, painting,
cinematic lighting, dramatic shadows,
over-saturated colors,
crowded street, people walking, cars everywhere,
old town, european style,
night scene, sunset, golden hour,
distorted buildings, tilted horizon

（3）生成图片

（1）原图片

（2）生成图片

短的描述词，就比较抽象

（3）生成图片

长的描述词

（4）适用范围

• 城市街景
• 建筑群
• 无人机视角
• 道路 / 结构合成
• 视觉模型泛化验证

4，模块介绍

二、现在用到的"模型"有哪些（重点）

1 LMSD 线段预处理器（重点模块）

全名

LSD / LMSD（Line Segment Detection）

它在干嘛（非常重要）

专门提取"长直线结构"

比如：

• 建筑轮廓
• 窗框
• 路沿
• 墙体边缘
• 电线杆、路灯

📌 它和 Canny 的本质区别：

方法	提取内容
Canny	所有边缘（很杂）
LMSD	有意义的"直线段"

👉 对城市、建筑来说：
LMSD ≫ Canny

---

LMSD 参数含义（图里的）

• 阈值（0.10 / 0.10）

  • 控制"哪些线算重要"
  • 越低 → 线越多（但噪声也多）

• 分辨率：512

  • 用于"线段检测"的计算尺度
  • 不等于最终出图尺寸

👉 你这个设置是 偏稳、偏工程向的

---

2 ControlNet（LMSD 专用）

使用的 ControlNet 模型

control_v11p_sd15_mlsd.pth

这个模型学的是什么？

"当我看到这种线段分布时，图像结构应该长这样"

它学到的是：

• 线段 ↔ 建筑关系
• 线段 ↔ 空间结构

📌 注意：

• 它 不管颜色
• 不管风格
• 只管：结构对不对

5，细节部分

暂无

6，工作流链接

https://download.csdn.net/download/qq_22146161/92492634

7，总结

这也算各一个开始吧，我也在学习摸索中。