大家好，我是极客菌！！！
今天我们开始ControlNet控制模型的学习，ControlNet有15种左右的控制模型，每一种控制模型都有对应的应用场景，今天我们学习的是控制模型是Openpose，它是用于控制人物姿势约束的模型，通过姿势约束模型，我们可以可以根据原图的姿势特征如身体姿势、手部姿势、面部姿势等，生成目标人物对应的特征图片，而无需关注其他细节。也可以在保留人物样貌的情况下，灵活地改变人物的姿势特征。
一. ControlNet模型Openpose介绍
OpenPose是一种用于检测人物骨骼肢体动作的技术，可以检测出人体关键点，比如头部、肩膀、手的位置等。它非常适用于模仿人体姿势，而不需要模仿服装、发型和背景等其他细节。
ControlNet 目前集成了 Openpose 预处理器和模型。
二. Openpose预处理器模型
OpenPose的预处理器模型有以下几类：
OpenPose：眼睛、鼻子、颈部、肩膀、肘部、手腕、膝盖和脚踝。
OpenPose_face：OpenPose + 面部细节
OpenPose_hand：OpenPose + 手和手指
OpenPose_faceonly：仅面部细节
OpenPose_full：以上所有内容
dw_openPose_full：OpenPose_full的增强版本。
下面我们对每种预处理器进行一个更直观的体验介绍。
(1）OpenPose：基本的 OpenPose 预处理器，可检测眼睛、鼻子、眼睛、颈部、肩膀、肘部、手腕、膝盖和脚踝的位置。
(2）OpenPose_face：保留 OpenPose 预处理器执行的所有操作外会检测其他面部细节。
OpenPose_face对复制人物面部表情非常有用。
(3）OpenPose_faceonly：仅检测面部而不检测其他关键点。这对于仅复制面部而不是其他关键点很有用。
下面2张图片人物表情一致，但是姿势不同。
(4) OpenPose_hand：关键点检测为 OpenPose 以及手和手指。
(5) OpenPose_full：全面检测 openPose 面部和 openPose 手部所有的一切。
**（6）**dw_openPose_full: DWPose 是一种新的人体姿势检测算法。它实现与 OpenPose Full 相同的功能，但做得更好，特别是人物手势的识别上。推荐使用 dw_openpose_full 而不是 openpose_full。关于dw_openpose_full的使用在【Stable Diffusion【进阶篇】：手部修复的实现方式(3)】也有详细介绍。
三. Openpose控制模型的使用体验
下面我们通过具体实例来体验一下Openpose控制模型。
模型：majicmixRealistic_v6
正向提示词：1girl,sitting on a cozy couch,crossing legs,soft light
反向提示词：(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,watermark,badhandv4,ng_deepnegative_v1_75t,
采样器：Euler a
采样迭代步数：30
原图片：
（1）OpenPose预处理器
（2）OpenPose_face预处理器
（3）OpenPose_faceonly预处理器
（4）OpenPose_hand预处理器
（5）OpenPose_full预处理器
(6) dw_openpose_full预处理器
好了，关于ControlNet的控制模型Openpose的分享就到这里，关于人物姿势还有一些插件可以实现自由灵活的控制，后面我们再分享。
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。
AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
一、AIGC所有方向的学习路线
AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、AIGC必备工具
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
三、最新AIGC学习笔记
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、AIGC视频教程合集
观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
五、实战案例
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。
总结
### 文章总结**主题**：介绍ControlNet控制模型中的Openpose模型及其在AI绘画中的应用。
---
**文章概要**：
1. **引言**：
- 作者自我介绍，引出ControlNet控制模型的学习，特别聚焦于Openpose控制模型。
- 强调Openpose在人物姿势约束方面的应用。
2. **Openpose模型介绍**：
- OpenPose是一种用于检测人物骨骼肢体动作的技术，能识别人体关键点。
- ControlNet集成了Openpose的预处理器和模型。
3. **Openpose预处理器模型分类**：
- **OpenPose**：基础版本，检测身体主要关键点（如眼睛、手腕等）。
- **OpenPose_face**：在基础版本基础上增加面部细节检测。
- **OpenPose_faceonly**：仅检测面部细节，不检测其他身体关键点。
- **OpenPose_hand**：增加手和手指细节的检测。
- **OpenPose_full**：全面检测，包含面部和手部细节。
- **dw_openPose_full**：增强版Openpose_full，更优的识别效果。
4. **使用体验分享**：
- 通过具体实例（如使用majicmixRealistic_v6模型）展示了不同Openpose预处理器的使用效果。
- 提供了正向和反向提示词、采样器及迭代步数等参数设置。
5. **AIGC技术展望**：
- 强调了AIGC技术的未来发展前景，特别是在游戏和计算领域的应用。
- 肯定了AIGC与人工智能技术结合的重要性。
6. **学习资源推荐**：
- 提供了AIGC学习的全面路线，包括技术点汇总、必备工具、学习笔记、视频教程合集及实战案例等资源。
**总结**：本文详细介绍了ControlNet控制模型中的Openpose模型，包括其多种预处理器模型及其应用场景。通过实例展示了不同预处理器的效果，同时展望了AIGC技术的未来，并提供了丰富的学习资源，有助于读者更深入地了解和掌握该技术。