在AI绘画的过程中，如果只靠提示词，很难控制人物形象的姿势。

ControlNet的出现，大大简化了这方面的操作，尤其是openpose等插件，可以让我们非常轻松的画出想象中的姿势。

可以说，ControlNet把Stable Diffusion从玩具变成了生产力，可以“随心所欲”生成图片。

ControlNet的作者叫张吕敏，目前在斯坦福读书，除了ControlNet外，他还开发了fooocus、Forge等著名的插件和工具。

今天给大家介绍（复习）一下openpose的使用。

WebUI和ComfyUI都有openpose的插件，不过从使用便捷性来说，虽然大部分场景我推荐ComfyUI，但openpose方面，结合本文的福利，WebUI更为方便，本文以WebUI为例。

一、下载openpose模型

SD1.5和SDXL分别有不同的openpose模型，考虑到张吕敏同学如今“不务正业”，忙着开发Forge，openpose功能，在SD1.5上效果更佳。

SD1.5下的openpose模型：

https://www.123pan.com/s/ueDeVv-GKuI.html

SDXL下的openpose模型：

https://www.123pan.com/s/ueDeVv-PKuI.html

两个模型均拷贝至：

sd-webuiextensionssd-webui-controlnetmodels

二、使用参考图片，提取openpose姿势

其实本文主要是推荐我整理的上千个姿势（文末下载），可以说，你能想到的，你想不到的，应有尽有。

其中大部分图片都内置提示词，可以在WebUI的图片信息中直接读出，然后送到提示词即可跑图。

1、点击打开ControlNet区域

首先点击启用，然后控制类型选取openpose，预处理器选择openpose，模型根据SD1.5还是SDXL进行选择。

因为我习惯使用SDXL，所以此处使用了一个SDXL的openpose模型（事实上，SDXL下openpose效果略微逊色一些）。

然后点击预览，会生成一个openpose的预览图（像火柴人）。

此时可以输入提示词，开始跑图。

如果使用我整理的openpose参考图，可以现将该图上传至图片信息，然后读取提示词。

如果使用一张照片，可以自行根据需要编写提示词。

在控制模式处，建议选择更偏向ControlNet。

2、 点击生成

以我选取的图片为例，为了出现更真实的效果，我选用了一个真人大模型。

生成的效果比较完美。

3、openpose压缩包

除了二维的openpose外，还有3D版的openpose，不过本文主要是推荐这个openpose压缩包，多达3000+个姿势。

当然了，除了这些能放出来的之外，还有数百张没办法放出来的图，请大家自行发掘吧！

三、网盘下载

https://www.123pan.com/s/ueDeVv-XKuI.html

解压缩密码：lgyh

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