LoRA与ControlNet必须协同使用才能稳定输出高精度、强风格、结构可控的图像，单独启用任一模块会导致风格漂移或结构崩坏；需确认模型同时支持二者，绑定指定底模，触发词与Control Type严格匹配，并按0.75/0.85/0.7/7.0/38参数校准。
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LiblibAI中LoRA与ControlNet必须协同使用才能稳定输出高精度、强风格、结构可控的图像，单独启用任一模块都会导致风格漂移或结构崩坏。
确认LoRA与ControlNet兼容前提
打开目标LoRA模型在LiblibAI模型广场的详情页，向下滚动至【技术参数】区域，【必须看到“支持ControlNet”和“兼容LoRA”两项同时打钩】。若仅有一项勾选，该LoRA无法参与ControlNet联合控制流程。
返回在线生图界面，在顶部“大模型”下拉菜单中手动切换为详情页标注的指定底模——例如“水墨丹青增强器”要求绑定majicMIX_realistic_v7.safetensors，错配版本（如_v6或_XL）会导致ControlNet信号被底层权重覆盖而失效。
触发词与Control Type的双重绑定操作
方法一：正向提示词最前端粘贴LoRA触发词，紧贴左边界无空格，后接英文逗号，例如：【ink_wash_style】, mountain mist, ink gradient, soft edges。
方法二：在ControlNet模块中选择与LoRA语义一致的控制类型——若LoRA是“k-ArchRender”（建筑渲染），则Control Type必须选lineart或depth；若LoRA是“openpose_humanoid”，则Control Type必须选openpose。两者类型错位时，LoRA只影响纹理，ControlNet只约束骨架，最终输出会出现“人形扭曲+材质错乱”的典型故障。
注意：不要在提示词中重复写Control Type关键词（如再加“openpose”），这会引发采样器对同一信号的双重加权震荡，导致边缘锯齿或关节断裂。
权重协同校准三步法
第一步：将LoRA权重设为0.75，此值在多数写实类LoRA中能平衡风格注入与结构稳定性。
第二步：进入ControlNet面板，将Control Weight调至0.85，End Step设为0.7，确保控制信号在去噪中段持续生效，避免LoRA在后期采样阶段强行覆盖几何约束。
第三步：点击右上角“高级设置”→展开“采样器参数”，将CFG Scale设为7.0，采样步数设为38——该组合可使LoRA的语义权重与ControlNet的空间约束在第22～30步形成峰值重叠区，大幅提升细节保真度。
