ControlNet强调对生成过程的直接控制，如通过线条、边缘、形状等信息；而IPAdapter侧重于风格迁移和内容的间接引导。
IPAdapter 它专注于通过迁移图片风格来生成新的图像内容。IPAdapter的强项在于能够将一张图片的风格迁移到另一张图片上，实现风格融合，甚至可以进行多图风格的融合。它允许用户通过上传参考图片，结合特定的提示词，生成具有参考图片风格的新图像。
ControlNet的核心在于利用预处理的图像或线条图作为控制输入，通过残差连接直接修改基础的图像生成过程，从而实现对生成图像的精确控制。
当然两者也可以合起来用：
https://openart.ai/workflows/openart/ipadapter-controlnet/cASSSR6GXofnoqAklHyy
IPAdapter
comfyui：
https://openart.ai/workflows/all?keyword=IPAdapter
huggingface：
人脸风格
https://huggingface.co/spaces/multimodalart/Ip-Adapter-FaceID
支持文字、图生图参考
https://huggingface.co/spaces/tonyassi/IP-Adapter-Pla
总结
本文对比介绍了ControlNet与IPAdapter两种图像生成技术的不同特点与应用场景。ControlNet专注于通过线条、边缘、形状等直接信息对图像生成过程进行精确控制，通过预处理图像或线条图作为控制输入，利用残差连接直接介入基础生成流程。而IPAdapter则侧重于风格的迁移与内容的间接引导，能够将一张图片的风格迁移到另一张图片上，支持多图风格的融合，用户通过上传参考图结合提示词即可生成新风格图像。两者各具特色，同时也展示了联合应用的示例链接，为用户提供了更多创作可能性。此外，还推荐了包含IPAdapter技术的多个应用平台及具体使用案例。