Các loại ControlNet và hướng dẫn sử dụng trong thiết kế kiến trúc

Chí Linh - 11/08/2025

Nếu bạn đã đọc bài ControlNet là gì? thì chắc bạn cũng hiểu sơ sơ nó là một công cụ cực mạnh để “điều khiển” AI tạo ảnh theo ý muốn. Nhưng chỉ biết tên thôi chưa đủ. Trong thiết kế kiến trúc, hiểu rõ **các loại ControlNet** và **cách sử dụng chúng** sẽ giúp bạn tạo ra bản phối cảnh chính xác hơn, nhanh hơn và ít phải chỉnh sửa lại. Bài này sẽ đào sâu từng loại ControlNet, cách dùng, và ví dụ ứng dụng thực tế để bạn tối ưu workflow của mình.

ControlNet trong kiến trúc – vai trò và lợi ích

Trong thiết kế kiến trúc, ControlNet giống như một bản đồ chỉ đường cho AI. Nó giúp AI “biết” đâu là đường viền, đâu là chiều sâu, đâu là vùng cần giữ nguyên phong cách… Từ đó, hình ảnh đầu ra không chỉ đẹp mắt mà còn chuẩn bố cục, đúng tỷ lệ và tiết kiệm thời gian.
Khi hiểu rõ từng loại ControlNet, bạn sẽ:

• Giữ được form tổng thể và phong cách thiết kế ban đầu.
• Tạo ra nhiều phương án phối cảnh khác nhau từ cùng một phác thảo.
• Tiết kiệm 70–90% thời gian so với render truyền thống.

Các loại ControlNet phổ biến trong thiết kế kiến trúc

1. Canny – Giữ đường viền sắc nét

• Nhận diện và bám sát đường viền từ ảnh gốc hoặc bản vẽ.
• Phù hợp để giữ form tổng thể khi dựng mặt tiền hoặc hình khối công trình.

2. Depth – Thêm chiều sâu và không gian

• Phân tích khoảng cách giữa các vật thể, giúp AI tạo phối cảnh 3D chuẩn xác.
• Thường dùng khi muốn tạo chiều sâu trong nội thất hoặc cảnh quan.

3. Pose – Điều chỉnh dáng người và vật thể

• Xác định và thay đổi tư thế nhân vật hoặc đối tượng trong khung hình.
• Hữu ích khi muốn bố trí nhân vật trong phối cảnh để tăng tính sống động.

4. Segmentation – Giữ bố cục không gian

• Phân vùng từng khu vực rõ ràng (tường, cửa, sàn, trần…).
• Giúp AI không làm lẫn chất liệu hoặc màu sắc giữa các vùng.

5. Scribble HED – Nét vẽ tự động từ ảnh với HED

• Sử dụng thuật toán HED (Holistically-Nested Edge Detection) để trích xuất nét từ ảnh.
• Hữu ích khi muốn AI tái tạo ảnh dựa trên đường nét chính mà không cần tự vẽ tay.

7. Scribble XDoG – Hiệu ứng nét vẽ nghệ thuật

• Dùng thuật toán XDoG (Extended Difference of Gaussians) để tạo hiệu ứng nét vẽ kiểu tranh ký họa.
• Thích hợp khi muốn tạo bản concept mang tính nghệ thuật hoặc trình bày ý tưởng.

Kết hợp ControlNet với EliAI để tối ưu quy trình

EliAI đã tích hợp sẵn nhiều mô hình ControlNet tối ưu cho kiến trúc.

Bước 1: Tải lên ảnh tham chiếu

Có thể là phác thảo tay, ảnh CAD xuất JPG, hoặc render thô rồi Thêm controlnet, sau đó upload ảnh lên

Bước 2: Chọn loại ControlNet phù hợp

Bước 3: Thiết lập thông số

• Thông số: thể hiện mức độ áp dụng controlnet, chỉ số càng cao ảnh tạo ra sẽ càng bám theo controlnet và ngược lại

Trường hợp ứng dụng thực tế

• Thiết kế mặt tiền nhà phố → Dùng Canny + Depth để giữ form và tạo chiều sâu.
• Nội thất phòng khách → Dùng Segmentation + Reference Only để giữ bố cục và phong cách.
• Ý tưởng sân vườn → Dùng Scribble + Normal Map để phác nhanh rồi tăng chi tiết.
• Concept nhanh cho thuyết trình → Dùng Pose + SoftEdge để tạo ảnh sống động.

Trải nghiệm tính năng tạo ảnh kết hợp ControlNet

Kết luận

Nắm rõ các loại ControlNet và cách sử dụng sẽ giúp bạn làm chủ AI trong thiết kế kiến trúc, từ đó tiết kiệm thời gian, giữ đúng ý tưởng và nâng chất lượng sản phẩm.
Muốn biết loại ControlNet nào hiệu quả nhất cho từng trường hợp, đọc tiếp bài: So sánh hiệu quả giữa các loại ControlNet trong kiến trúc.