FLUX + Openpose 骨架图 生成人物多视角保持风格一致

通过使用FLUX基础模型的 ControlnetInstantX-FLUX.1-dev-Controlnet-Union-Pro.safetensors ，生成Openpose 骨架图，生成人物一致性的多视角视图，后期增加采样步数修复放大生成的图片。

提示词中，输入人物特征及其所穿着的衣服种类，需要提及人物是多角度视图。

A beautiful young Asian woman, dressed from two angles, front and side. She is wearing a long lavender jacket with a beige turtleneck sweater underneath, a pair of light blue jeans, and black heels. Her hair was a dark color, worn down her shoulders. The overall style was simple and stylish.

这份完整版的工作流已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

使用FLUX.1的Controlnet_InstantX-FLUX.1-dev-Controlnet-Union-Pro.safetensors中的OpenPose控制层，

通过检测图像中的人体关键点（如头部、肩膀、肘部、手腕、膝盖和脚踝等），生成骨骼姿势图，从而实现对人物姿势的精确控制。

在AI绘画中，OpenPose模型被广泛用于控制生成图像中人物的姿势。通过ControlNet插件，用户可以上传一张姿态完美的参考图片，OpenPose会提取该图片的骨骼姿势图。然后，结合提示词和ControlNet模型，生成符合预期姿势的新图像。这种方法不仅提高了生成效率，还能确保图像与预期姿势高度一致

OpenPose模型在动画制作中也有重要应用。通过检测和提取角色的关键点，用户可以轻松调整角色的姿势，实现复杂的动作效果。

OpenPose模型还可以用于个性化角色的创建。通过上传照片或使用第三方软件生成姿势图，用户可以自定义角色的姿势和动作，实现独特的视觉效果在ControlNet中，用户可以选择不同的OpenPose预处理器，如OpenPose、OpenPose_faceonly、OpenPose_hand等。每种预处理器适用于不同的场景，例如仅控制身体姿势、脸部或手指。

通过结合提示词和ControlNet模型，用户可以生成符合预期姿势的新图像。如果需要更精细的调整，可以使用OpenPose编辑器手动修改骨骼位置

OpenPose模型的优势

高效性

OpenPose模型能够在实时环境中检测多人的2D姿势，且不受背景复杂度的影响。

准确性

通过PAFs和NMS技术，OpenPose能够准确检测出人体关键点的位置，并生成高质量的骨骼姿势图。

灵活性

用户可以根据需要选择不同的预处理器，并通过OpenPose编辑器进行手动调整，实现高度个性化的姿势控制。

广泛的应用场景

OpenPose模型不仅适用于AI绘画和动画制作，还可以用于健身指导、角色定制等多个领域，具有极高的实用价值

OpenPose模型作为一种先进的姿势检测工具，为AI绘画、动画制作、健身指导等领域提供了强大的技术支持。通过ControlNet插件和OpenPose编辑器，用户可以轻松实现对人物姿势的精确控制，生成符合预期的高质量图像。随着技术的不断进步，OpenPose模型的应用范围将进一步扩大，为更多领域带来创新和突破。

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。

这份完整版的AIGC全套学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】