SD插件 ControlNet系列OpenPose 实现人物姿势控制

ControlNet的OpenPose是一种利用计算机视觉技术检测人体姿势和面部表情关键点,并将检测结果作为条件输入,从而精准控制Stable Diffusion生成图像中人物的姿态、动作和面部表情,提高生成图像的可控性和真实感,解决传统文本描述无法精确控制人物动作和面部细节的问题,是一种极具创新性和实用价值的人工智能图像生成技术。

1.选择预处理器

openpose有多个处理器选择,根据你想要控制的内容选择

选择full的人脸姿势都识别的模型

2.点击预览

可以看到人脸的各种细节都识别出来了,并且人体姿态也识别了

3.生成相同姿态的图片

4.还可以调整姿态

点击编辑跳转

可以看到图片和姿势对齐

我们修改下其他姿势

添加简单的提示词:

1girl,

发送到ControlNet,生成图片


我给大家打包好了SD整合包,OpenPose插件,800+人物姿势包,需要的小伙伴文末扫码找我拿吧!

写在最后

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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若有侵权,请联系删除
### 如何在 Stable Diffusion控制生成图像的人物姿势 为了更好地控制Stable Diffusion(简称SD)中生成图像的人物姿势,可以通过ControlNet插件实现更精确的控制[^1]。具体来说,在安装并配置好ControlNet之后,用户能够利用该工具来指导模型按照指定的方式绘制人物姿态。 对于希望调整或设定特定人体结构的情况,OpenPose Editor是一个非常实用的选择[^3]。此编辑器允许使用者直接操作骨架节点,比如添加新的肢体位置如左手的关键点,或是改变身体各部分的比例关系。经过这些修改后的骨骼数据会被传递给ControlNet作为附加条件用于后续创作过程中的参考依据。 此外值得注意的是,由于Stable Diffusion本身作为一个基于潜空间表征学习得到的强大生成对抗网络框架,其具备接收多种不同形式输入的能力——无论是来自CLIP编码过的描述文字还是其他类型的提示信息都能被有效解析并融入到最终产出之中[^2]。因此当我们将经由上述方法处理过的人体姿态特征送入系统时,便能获得更加贴近预期效果的作品。 下面给出一段简单的Python脚本示例,展示如何调用相关API接口完成这一系列流程: ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, ControlNetModel import torch from PIL import Image import numpy as np controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-openpose") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( "runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet).to("cuda") prompt = "A person doing yoga" image_path = 'path_to_your_pose_image.png' # 替换成实际路径 init_image = Image.open(image_path) result = pipe(prompt=prompt, image=init_image) output_image = result.images[0] output_image.save('generated_with_controlled_pose.png') ``` 这段代码展示了加载预训练好的ControlNet模型以及Stable Diffusion管道,并通过提供一张包含目标姿态的图片作为初始输入,进而引导算法创造出具有相似动作形态的新图像。
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