在图像到视频（Image-to-Video, I2V）和图像生成（Text-to-Image, T2I）领域，ControlNet-Canny 和 ControlNet-Depth 都是非常流行的控制模型，但使用场景略有不同，导致“用的多”取决于具体任务：

1️⃣ ControlNet-Canny

• 输入类型：边缘检测图像（Canny Edge）

• 特点：

• 强调轮廓和形状结构

• 可以精确控制生成物体的轮廓

• 典型应用：

• 动画和漫画风格生成（轮廓清晰）

• 对物体结构要求高的图像生成

• I2V（图像到视频）场景中，控制动作或形态的变化

• 使用频率：在创意生成、动画、漫画风格作品中非常常见，因为它对结构控制精度高。

2️⃣ ControlNet-Depth

• 输入类型：深度图（Depth Map）

• 特点：

• 提供空间感、远近关系

• 对场景布局、透视、3D感很有帮助

• 典型应用：

• 生成具有真实透视和空间感的场景

• 复杂环境、建筑、室内场景生成

• I2V 生成中，保持场景一致性

• 使用频率：在需要空间深度感的场景中使用多，尤其是室内、城市、3D感场景生成。

🔹 总结

• 更“普遍”用的：Canny 更常用于创意生成和视频动画，因为几乎每种图像都有明显边缘可以利用，用户更容易上手。

• 专业场景更常用：Depth 在需要真实空间感和复杂场景布局时用得更多。

简单记忆：

• Canny → 轮廓

• Depth → 空间/透视