使用ControlNet可实现Stable Diffusion中人物姿势的精准控制。首先在WebUI的Extensions中安装ControlNet插件并重启服务,随后下载control_sd15_openpose.pth模型并放入models/ControlNet目录。接着通过openpose_full预处理器从人像图提取骨骼关键点生成姿势图,设置分辨率为512或768。在ControlNet中启用模块,加载模型与姿势图,配置Weight为1.0~2.0、起止步数为0.0~1.0,并开启Pixel Perfect。最后编写包含人物特征与反向约束的提示词,选择合适采样器生成图像,确保姿态准确且细节合理。
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如果您尝试在Stable Diffusion中生成特定姿势的人物图像,但结果不符合预期,则可能是由于缺乏对人物姿态的精确控制。以下是使用ControlNet实现精准控图的详细步骤:
ControlNet通过引入额外的条件输入来增强Stable Diffusion的图像生成控制能力,使模型能够依据姿态、边缘或深度图生成对应内容。确保ControlNet正确安装是实现精准控图的前提。
1、打开AUTOMATIC1111的Stable Diffusion WebUI界面,进入“Extensions”选项卡。
2、点击“Install from URL”标签页,在输入框中粘贴ControlNet的官方GitHub仓库地址:https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet。
3、点击“Install”按钮完成插件安装,安装完成后需重启WebUI服务。
4、重启后进入“Settings”页面,确认ControlNet模型路径已正确设置,并检查是否加载成功。
ControlNet需要专用的预训练模型文件才能工作,不同类型的控制(如姿态、边缘、深度)对应不同的模型。必须将模型放置在指定目录下才能被识别。
1、访问Hugging Face上的ControlNet模型仓库,下载适用于人物姿势控制的模型,推荐使用control_sd15_openpose.pth。
2、将下载的模型文件放入WebUI根目录下的
models/ControlNet
3、刷新WebUI界面,在ControlNet面板中查看是否出现可用的OpenPose模型选项。
为了控制人物姿势,需要提供一张包含人体关键点的姿势图。可以使用已有图像自动生成,也可以手动绘制或使用第三方工具生成标准OpenPose图。
1、在WebUI界面启用ControlNet功能区,选择上传图像作为参考。
2、使用“Preprocessor”中的openpose_full预处理器,自动从上传的人像图提取骨骼关键点。
3、调整“Resolution”参数以匹配目标输出清晰度,建议设置为512或768。
4、点击“Generate”运行预处理,获取标准化的姿势线稿图并用于后续生成。
正确的参数配置决定了ControlNet对主模型的影响程度,过高或过低都可能导致失真或无效控制。需平衡权重与影响范围。
1、在ControlNet单元中启用模块开关,并选择已加载的control_sd15_openpose.pth模型。
2、将预处理生成的姿势图上传至“Input Image”区域。
3、设置“Weight”值为1.0~2.0之间,控制姿势约束强度;“Starting Control Step”设为0.0,“Ending Control Step”设为1.0以全程生效。
4、勾选“Pixel Perfect”选项可自动匹配图像分辨率,减少形变风险。
即使有精确的姿态控制,提示词仍需明确描述人物特征、服装、背景等细节,以便Stable Diffusion补充合理内容。
1、在正向提示词栏中输入主体描述,例如:a woman dancing on stage, wearing red dress, detailed face, high resolution。
2、在反向提示词栏中添加常见不良项,如:bad posture, distorted limbs, extra limbs, low quality。
3、设置采样器为Euler a或DPM++ 2M Karras,步数建议为20-30步。
4、点击“Generate”按钮,观察输出图像是否准确还原了输入姿势,并保持视觉合理性。
以上就是ControlNet怎么控制人物姿势_StableDiffusion精准控图超详细步骤的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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