Stable Diffusion进阶：ControlNet完全手册｜手把手征服OpenPose！人物姿势控制从原理到实战_openpose工作流

一、OpenPose技术解析与预处理器详解

1. 核心原理与工作流程

OpenPose是ControlNet中最强大的姿势控制模型，它通过计算机视觉技术检测人体骨骼关键点，包括头部、颈部、肩部、肘部、手腕、髋部、膝盖和脚踝等主要关节点。当与ControlNet结合后，OpenPose能够将提取的骨骼信息作为条件输入到Stable Diffusion中，实现对生成人物姿势的精准控制。

工作流程分为三个阶段：

• 输入处理：上传参考图像到ControlNet单元
• 姿势提取：通过预处理器生成骨架图
• 生成控制：ControlNet利用骨架信息引导Stable Diffusion生成符合指定姿势的图像

有需要stable diffusion整合包以及提示词插件，可以扫描下方，免费获取

2. 预处理器类型与功能对比

ControlNet OpenPose提供了多种预处理器，每种针对不同的控制需求

预处理器类型 检测范围 关键点数量 最佳应用场景 openpose 身体主要关节 18个 全身姿势控制，无需面部和手部细节 openpose_face 身体+面部 18+70=88个 需要控制面部表情的肖像 openpose_hand 身体+手部 18+21×2=60个 需要精确控制手部姿势 openpose_full 身体+面部+手部 130个 需要完全控制人物姿态、表情和手势 dw_openpose_full 身体+面部+手部(增强) 同openpose_full 手部姿势要求高的专业场景

特别说明：dw_openpose_full是OpenPose的增强版本，采用DWPose算法，在手势识别上表现更优，特别是在处理复杂手势和透视变形时效果显著

二、OpenPose插件推荐（仅在需要自己调节骨架时使用，本次演示中非必须）

OpenPose Editor插件

功能特点

• 提供基础的2D骨架编辑能力
• 可调整关节点位置
• 支持保存/加载预设姿势
• 集成在WebUI中，操作简单直观

插件界面如下

使用方式

\\1. 打开OpenPose编辑器，选择合适的宽高，根据自己的想法调整姿势，如下图示

\\2. 点击下方的\">>文生图\"按钮发送到文生图界面的ControlNet控制单元中，这里必须注意，由于是直接用的骨架图，所以预处理器必须选\"None\"，模型用openpose即可

\\3. 输入提示词比如\"a girl,cherry_blossoms,in a meadow,hanfu\"，点击图片生成即可生成相同姿势的图片了

三、OpenPose完整工作流程

案例：将照片姿势应用到不同风格角色

\\1. 准备参考图：选择清晰全身照

\\2. ControlNet设置

• 上传参考图到ControlNet单元
• 在预处理器与模型筛选中选择姿态（OpenPose）会自动填充预处理器与模型
• 勾选\"Pixel Perfect（自动设置预处理器分辨率）“和\"Allow Preview（开启预览）”
• 点击\"爆炸图标\"生成骨架图

\\3. 提示词编写：

正：masterpiece, (a girl in a hanfu costume), dynamic pose, neon city background

反：bad anatomy, deformed hands

\\4. 生成参数

• 采样器：DPM++ 2M Karras
• 步数：28
• CFG scale：7.5
• 分辨率：512x768
• 高分辨率放大：2倍（小图会崩脸，脸部空间小没有AI发挥空间）
• Control Weight：1.1

\\5. 生成结果：获得穿着汉服服装霓虹背景但保持相同姿势的新图像

四**、常见问题与解决方案**

问题一：姿势识别不准确

• 尝试dw_openpose_full预处理器
• 手动编辑错误关节点
• 使用更高清的参考图

问题二：生成图像不自然

• 降低Control Weight(0.8-1.0)
• 调整Guidance End(0.8-0.9)
• 检查提示词是否与姿势冲突

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

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