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

糖逗

1. 目标
上传一张图片，仿照图片轮廓和动作，生成另一个画风的图片

2. 工作流
可以换换不同的SD模型试试，同样的提示词，效果不同。
这里的姿态捕捉还是不够好，如果上传的图片任务是背对着镜头，而头转向镜头是，模型不能很好的分清前后身。



3. 学习参考

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

FishC

鱼油你好！关于你在ComfyUI中使用OpenPose ControlNet进行人物姿势重绘的问题，我来为你解答。目标是上传图片后，仿照轮廓和动作生成新画风的图片，但姿态捕捉在复杂姿势（如背对镜头但头转向镜头）时可能不准确。下面是一些简洁易懂的建议：

1. 确保OpenPose正确提取姿势：
在使用OpenPose ControlNet前，先检查OpenPose预处理节点是否准确检测到人物关键点。如果姿势复杂，可以尝试以下方法：

• 调整OpenPose节点的参数，例如增加置信度阈值以减少误检。
• 手动检查生成的姿势图（如骨骼图），确保关键点位置合理。
  

如果OpenPose输出不理想，可以尝试使用其他姿势估计模型（如DWPose），但ComfyUI中需安装相应节点。

2. 优化ControlNet设置：
在ComfyUI工作流中，ControlNet节点用于控制生成过程。针对姿态问题：

• 调整ControlNet的权重：适当增加权重（如从1.0调到1.5）以加强姿势控制，但过高可能导致图像失真。
• 结合多个ControlNet：例如，除了OpenPose，添加深度或边缘ControlNet来辅助前后身区分。
• 在提示词中补充细节：添加描述姿势的文本，例如人物背对镜头，头部转向侧面，帮助模型理解。
  

3. 尝试不同SD模型和提示词：
正如你提到的，换用不同的SD模型（如SD1.5、SDXL或特定画风模型）可能改善效果。同时，优化提示词：

1. 
   
2. 正面示例：a person standing with back to camera, head turned to the side, detailed pose
   
3. 负面示例：blurry, distorted limbs
   

复制代码

在生成时，多次调整提示词以匹配目标姿势。

4. 工作流检查：
确保你的ComfyUI工作流正确连接。基本步骤包括：

• 加载图像并使用OpenPose预处理节点提取姿势。
• 将姿势图输入ControlNet，连接至SD模型。
• 设置提示词和参数生成图像。
  

如果姿态捕捉仍不理想，可以尝试分步生成：先重绘身体部分，再调整头部方向。

总结：
姿态捕捉问题常源于OpenPose的局限或ControlNet参数不当。建议从检查预处理输出入手，逐步调整。ComfyUI社区有很多资源，你可以搜索相关教程（但请注意避免访问不可信链接）。多实验不同设置，效果会逐渐提升！

如果还有具体问题，欢迎继续讨论。加油！

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