ControlNet的遮罩输入并不像图层蒙版那样只做二值裁剪。每一个像素的灰度值都参与控制信号调制：灰度255表示该位置完全接受ControlNet约束，灰度0表示完全忽略，中间值则按比例缩放控制强度。因此，想要让局部重绘、姿态控制或者线稿约束只作用于特定区域，关键不在于简单地把区域涂白，而在于遮罩边缘是否平滑、灰度层次是否合理，以及ControlNet自身的控制模式是否允许遮罩参与权重分配。
在Stable Diffusion WebUI的ControlNet扩展中，每个控制单元除了可以上传控制图之外，还提供独立的mask通道。这个mask会在ControlNet内部被缩放、归一化，然后与控制信号逐像素相乘。理解这一点之后，许多生成问题就可以从遮罩层面找到原因。
灰度值如何决定控制强度
黑白遮罩的核心是灰度调制。通常约定白色为255，黑色为0。将遮罩数值归一化到0至1后，白色区域系数为1，表示ControlNet注入的特征在该位置完整保留；黑色区域系数为0，表示该位置的控制特征被清零；灰色像素则按比例缩放。比如灰度128对应约0.5，意味着控制强度减半。这种逐像素衰减比直接在图层蒙版上做二值选择要自然得多，也是局部控制能否成功的关键。
实际推理时，ControlNet的输出会与这个灰度系数相乘，再与U-Net主路径特征相加或相乘，具体取决于版本与实现。对用户而言，最直观的体会是：如果遮罩边缘是一条锐利的黑白分界线，控制信号也会突然中断，生成结果容易出现边缘接缝、局部贴图感甚至颜色溢出。相反，带有羽化过渡的遮罩能让控制信号平滑衰减，使生成区域与未控制区域自然融合。
需要注意的是，不同预处理器生成的控制图内容差异很大。线稿、深度、法线、姿态信号对边缘敏感度不同。例如深度图在羽化过渡区域如果衰减过快，背景与主体的空间关系可能错乱；姿态信号在关节处衰减过快，则会出现肢体不连贯。因此遮罩灰度并不只是软硬开关，还需要结合控制图类型选择合适的过渡宽度。
制作高质量黑白遮罩的三种实用方法
第一种是在图像编辑软件中手动绘制。以Photoshop或Krita为例，先用套索或钢笔圈出需要控制的范围，不要直接填充纯白，而是使用羽化选区功能，羽化半径根据图像分辨率设置在8到32像素之间。对于512像素宽的图，8至12像素通常足够；对于768像素或更大的图，可以增加到24至32像素。羽化后再填充白色，就能得到边缘平滑的遮罩。
第二种是用Python脚本批量生成遮罩。Pillow的高斯模糊可以精确控制羽化半径，而且适合需要大量遮罩或动态调整的场景。下面这段代码会在黑色画布上绘制一个白色矩形，再以指定半径进行高斯模糊，最终保存为ControlNet可读取的遮罩图。
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFilter
def make_feathered_mask(size, box, blur_radius):
mask = Image.new('L', size, 0)
draw = ImageDraw.Draw(mask)
draw.rectangle(box, fill=255)
mask = mask.filter(ImageFilter.GaussianBlur(blur_radius))
return mask
mask = make_feathered_mask((768, 512), (180, 120, 588, 392), 24)
mask.save('controlnet_mask.png')
第三种是使用ImageMagick命令行，适合不想写Python但需要快速出图的用户。命令同样生成黑色背景、白色矩形，并进行模糊处理。模糊参数0x24表示在水平与垂直方向上做24像素半径的高斯模糊，数值可以根据实际需要调整。
convert -size 768x512 xc:black -fill white -draw 'rectangle 180,120 588,392' -blur 0x24 controlnet_mask.png
无论使用哪种方法，生成后的遮罩最好在图像查看器中放大检查边缘。如果出现明显的锯齿或纯黑纯白跳变，说明羽化不足。若灰色过渡带过宽，控制区域会变得不明显，可以适当减小羽化半径或对遮罩做一次色阶压缩，把中间灰向黑白两端推动。
ControlNet参数与遮罩的联动调优
遮罩上传到ControlNet单元后，还需要与几个关键参数配合。权重weight直接决定整体控制强度。当存在遮罩时，权重仍然全局生效，但遮罩会在局部进一步衰减。通常建议从0.8开始测试，如果发现受控区域风格过于僵硬，可以降到0.6；如果控制不足，再逐步提高到1.0或1.2。不要一上来就拉满，否则羽化边缘附近的过渡会变得非常突兀。
控制模式control mode也值得关注。在Balanced模式下，ControlNet会平衡提示词与条件控制，适合大多数局部控制任务。在My prompt is more important模式下，生成结果会更偏向提示词，遮罩边缘的约束可能变弱，适合主体与背景需要更自由发挥的场景。而在ControlNet is more important模式下，即使遮罩灰度较低，条件控制也可能被强调，局部过拟合风险会增加。
尺寸处理resize mode同样不能忽视。如果遮罩尺寸与生成图不一致，建议使用Resize and Fill或直接保持原图尺寸，避免拉伸导致遮罩位置偏移。若使用Just Resize，非等比缩放会让白色区域变形，原本精细的局部控制会变成错误区域。最稳妥的做法是让控制图和遮罩都严格使用同一分辨率。
当使用多个ControlNet单元时，每个单元可以挂载不同的遮罩。比如一个单元控制人物姿态，遮罩只覆盖人物；另一个单元控制背景深度，遮罩覆盖背景。这样能避免多个条件信号互相干扰，实现多区域差异化控制。
常见翻车现象与排查思路
局部控制边缘出现明显接缝或色差，几乎都是遮罩边缘过硬造成的。解决方法是重新制作遮罩，给边缘增加8至16像素羽化。如果已经在图像编辑软件中羽化过，但生成结果仍然割裂，可以检查ControlNet的预处理分辨率是否过低。低分辨率控制图上再叠加灰度过窄的遮罩，两者插值误差会放大边缘问题。
遮罩完全不生效时，先确认遮罩是否上传到正确的ControlNet单元。ControlNet的mask通道与图生图中的inpaint mask不是同一个入口，两者不能混用。还要查看控制图预览是否正常。如果预处理器没有生成有效控制图，即便遮罩再准确也不会有结果。部分预处理器对输入图像亮度敏感，可以尝试换用其他预处理器或手动上传控制图。
如果控制区域与预期相反，可能是遮罩黑白颠倒。大部分实现遵循白控黑不控的约定，但某些工作流或第三方脚本有自定义处理，此时可以点击遮罩通道旁边的反转按钮，或者直接对遮罩图做反相。另一个容易被忽略的问题是，灰色过渡带太宽会让控制区域变得不明确，看上去好像哪里都有一点控制，但哪里都不够。此时应压缩灰度范围，把遮罩调整为更接近黑白分明的状态，只保留少量过渡。
