Stable Diffusion让他摆出各种姿势

文章介绍了通过骨架图来控制人物姿势的方法,特别是在描述复杂动作如一字马、跳跃时,骨架图能更有效地帮助实现。这种方式对于想要模仿特定动作的用户来说非常实用,避免了用文字描述动作的困难。公众号牙叔教程提供了更多相关教程。

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牙叔教程 简单易懂

假如你某天看某个人的某个动作很帅,

那么你也想做出, 像他那么帅的动作,

比如一字马, 跳跃, 跑步, 等等


摆姿势的两种办法

  • P脸, 把他的换成你的
  • P姿势

今天我们介绍的是第二种, 控制人物姿势


控制姿势的方法

  • prompt里面描述姿势
  • 骨架图

今天我们用的是骨架图, 因为描述动作是一件很难的事情,

除非你只是描述简单的动作, 比如站立, 坐下, 等等简单的动作


骨架图效果

骨骼图

图片

公众号 牙叔教程

### 使用 Stable Diffusion 进行情态控制或生成 #### 控制网络(ControlNet) 为了实现更精确的人像姿态控制,当前许多 Stable Diffusion 的 Colab 实现已经集成了 ControlNet 插件[^2]。如果所使用的版本未默认集成此功能,则可以在扩展设置中找到并启用它。 #### 骨骼图辅助工具 特别值得注意的是,ControlNet 中包含了专门用于处理人体结构的骨骼图支持。这特性使得用户可以通过提供预定义的关键点位置来指导模型创建具有指定姿势的角色图像[^4]。具体操作如下: 1. 准备张描绘目标人物轮廓及其关节位置的黑白线条图作为输入; 2. 将该图片上传至 Stability AI 提供的相关接口处; 3. 调整必要的参数以优化输出质量,比如步数、引导强度等; 4. 执行推理过程获得最终结果。 这种方法不仅简化了传统手绘过程中繁琐的姿态调整环节,同时也极大地提升了工作效率与准确性。 ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-base" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler).to("cuda") prompt = "A person doing yoga on the beach at sunset." image = pipe(prompt=prompt, height=768, width=768).images[0] # Assuming a function `load_pose_image` exists to load pose data. pose_img = load_pose_image('path_to_yoga_pose.png') result = pipe(prompt=prompt, image=pose_img, strength=0.75) image.show() ```
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