11.ComfyUI——结合OpenPose ControlNet提取人物姿势重绘

糖逗

1. 目标
提取人物动作，并保持姿势，重绘（动漫人物不行，要真人人物才可以）



2. 工作流




3. 学习参考
https://comfyui-wiki.com/zh/tutorial/advanced/how-to-use-openpose-controlnet-with-sd1.5

FishC

目标：使用ComfyUI结合OpenPose ControlNet从真人图像中提取人物姿势，并保持姿势进行重绘（注意：此方法适用于真人人物，动漫人物效果可能不佳）。

工作流步骤：

• 准备输入图像：确保使用真人照片（例如 bg1.png），动漫图像可能无法正确提取姿势。
• 在ComfyUI中搭建节点工作流：
      - 使用 Load Image 节点加载输入图像。
      - 连接 OpenPose Preprocessor 节点提取姿势关键点，生成姿势图。
      - 将姿势图输入到 ControlNet Apply 节点，并选择OpenPose ControlNet模型（如 control_v11p_sd15_openpose）。
      - 在 CLIP Text Encode 节点设置正面和负面提示词，描述重绘内容（例如“a realistic person in a new style”）。
      - 使用 KSampler 节点配置采样参数（如步数20、CFG 7.5），连接Stable Diffusion模型（推荐SD1.5或SDXL的真人检查点）。
      - 最终通过 VAE Decode 和 Save Image 节点输出重绘图像。
• 运行工作流：检查节点连接无误后，点击“Queue Prompt”生成图像，调整提示词或参数以优化结果。
  

基本节点配置示例（可直接导入ComfyUI）：

1. 
   
2. {
   
3.   "nodes": [
   
4.     {
   
5.       "id": 1,
   
6.       "type": "LoadImage",
   
7.       "inputs": {"image": "bg1.png"}
   
8.     },
   
9.     {
   
10.       "id": 2,
    
11.       "type": "OpenPosePreprocessor",
    
12.       "inputs": {"image": [1, 0]}
    
13.     },
    
14.     {
    
15.       "id": 3,
    
16.       "type": "ControlNetLoader",
    
17.       "inputs": {"control_net_name": "control_v11p_sd15_openpose.pth"}
    
18.     },
    
19.     {
    
20.       "id": 4,
    
21.       "type": "ControlNetApply",
    
22.       "inputs": {
    
23.         "conditioning": ["CLIPTextEncode_positive", 0],
    
24.         "control_net": [3, 0],
    
25.         "image": [2, 0]
    
26.       }
    
27.     },
    
28.     {
    
29.       "id": 5,
    
30.       "type": "CheckpointLoader",
    
31.       "inputs": {"ckpt_name": "realisticVisionV51_v51VAE.safetensors"}
    
32.     },
    
33.     {
    
34.       "id": 6,
    
35.       "type": "CLIPTextEncode",
    
36.       "inputs": {"text": "a realistic person, high quality"}
    
37.     },
    
38.     {
    
39.       "id": 7,
    
40.       "type": "KSampler",
    
41.       "inputs": {
    
42.         "model": [5, 0],
    
43.         "positive": [4, 0],
    
44.         "negative": ["CLIPTextEncode_negative", 0],
    
45.         "steps": 20
    
46.       }
    
47.     },
    
48.     {
    
49.       "id": 8,
    
50.       "type": "VAEDecode",
    
51.       "inputs": {"samples": [7, 0], "vae": [5, 2]}
    
52.     }
    
53.   ]
    
54. }
    

复制代码

注意事项：
- 确保使用真人优化的Stable Diffusion模型（如 Realistic Vision 或 SD1.5 基础模型）。
- 如果姿势提取不准确，尝试调整OpenPose预处理参数（如检测阈值）。
- 重绘时提示词应聚焦于风格和细节，避免改变姿势。

学习参考：详细教程可在ComfyUI Wiki上搜索“如何使用OpenPose ControlNet与SD1.5”获取（因论坛限制，不提供链接，请自行查找）。

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