接着进阶篇，前面我们学习了如何使用 ControlNet 的姿势约束，通过姿势约束控制出图的人物姿势和原图一致。
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但有的时候我们不仅仅是需要想要和原图姿势一致，还需要调整人物的姿势，想要实现这种功能按照之前学习的内容就只能通过不断的调整提示词来控制。
今天要学习的 ControlNet OpenPose Editor 就可以很好的解决这个问题，从而实现姿势自由了！
一 OpenPose Editor
我们可以将 OpenPose 理解成是对 ControlNet 姿势约束的一大增强。前面我们学习了 DWOpenPose，通过 DWOpenPose 可以更好的提取到图片手部的细节。但终究还是直接提取，不能很好的自己编辑姿势。
而 OpenPose 则可以很好的支持通过导入图片识别姿势的同时，也能够直接编辑骨骼图，通过对骨骼图的编辑，可以实现任意姿势的图片。
要注意的是不管是 DWOpenPose 还是 OpenPoseEditor ，都只是在提取或者说是制作姿势特征图。而对特征图的识别和渲染方式没有改变，都是通过 control_v11p_sd15_openpose 实现。
安装安装和其他插件的安装一直，将安装连接 https://ghproxy.com/https://github.com/fkunn1326/openpose-editor.git 直接贴上去，通过网址安装。（安装完成后记得重启）
安装完成重启后就可以在 web ui 上看到 OpenPose编辑器 的菜单
二 功能介绍
骨骼图
其中对应序号的人体位置：
1：眼睛
2：肩关节
3：肘关节
4：腕关节
5：髋关节
6：膝关节
7：踝关节 可以直接通过鼠标来控制对应的人体位置。
页面功能
其中：
宽度&高度：可以调整右侧画面的长宽比，可以根据成图时画面的尺寸比例进行设置
添加：在右侧画面中新增一个骨架
清空画面：点击后会一键清空右侧所有内容
从JSON文件加载：从电脑中选择JSON文件进行加载
Detect from Image：可以导入一张图片，SD会自动读取人物骨骼姿态，读取成功后可以进行二次编辑和调整
Add Background Image：可以导入一张图片作为背景，再根据背景图片调整骨架
Load Preset：加载预设
Save Preset：保存预设（点击后会把右侧的骨架信息作为预设进行保存）
储存为JSON文件：点击按钮后，会把上方骨架信息保存为JSON文件，后续可直接导入文件
保存为PNG图片：保存图片到本地电脑中
文生图：把骨架信息导入到文生图的ControlNet中
图生图：把骨架信息导入到图生图的ControlNet中
三 使用
我们通过一个例子快速学习 OpenPoseEditor，先上模特图。放入到编辑器中，OpenPoseEditor 可以自动提取骨骼图
我们可以随意的调整下骨骼图，紧接着发送到 文生图
在文生图的 ControlNet 中可以看到 OpenPose 中有发送过来的特征图（切记不要选择预处理器）
随便写点提示词，见证奇迹的时候到了！
正向提示词：3man,(masterpiece:1,2),best quality,best detail,
male focus,suspenders,grey pants,3boys,play basketball,
先不看手部，对于整体姿势的控制还是很到位的。而手部的控制，同样可以配套的手部骨骼图，这块在后续再细聊！
文章使用的AI工具SD整合包、各种模型插件、提示词、AI人工智能学习资料都已经打包好放在网盘中了，无需自行查找，有需要的小伙伴文末扫码自行获取。
写在最后
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