Skip to content
ComfyUI Wiki
Помогите создать лучшую базу знаний ComfyUI Стать спонсором

Как использовать модель OpenPose ControlNet SD1.5 в ComfyUI

SD1.5 OpenPose ControlNet Workflow Img

Введение в SD1.5 OpenPose ControlNet

OpenPose ControlNet — это специализированная модель ControlNet, предназначенная для управления позами людей на изображениях. Она анализирует позы людей на входных изображениях и помогает ИИ сохранять правильную позу при генерации новых картинок. Эта модель особенно хорошо подходит для генерации изображений с людьми, аниме-персонажами и игровыми персонажами, так как может точно распознавать и воспроизводить позы.

В этом уроке рассматривается использование модели OpenPose ControlNet с SD1.5. Руководства по другим версиям и типам моделей ControlNet будут добавлены позже.

Использование OpenPose ControlNet

Для работы OpenPose ControlNet требуется изображение OpenPose, чтобы управлять позой человека, а затем используется сама модель OpenPose ControlNet для контроля позы на сгенерированном изображении. Вот пример изображения OpenPose:

OpenPose Image

Аналогично изображениям глубины, вы можете использовать плагин ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors для генерации OpenPose-изображений. Если вы не хотите устанавливать этот плагин, можно воспользоваться онлайн-инструментами, например, open-pose-editor, чтобы создать OpenPose-изображения для управления позой. Однако мы настоятельно рекомендуем установить плагин ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors, так как он часто используется в повседневной работе.

Пошаговая инструкция по использованию OpenPose ControlNet

1. Обновите ComfyUI

В этом уроке используется новый узел Apply ControlNet, который отличается от старых версий, поэтому рекомендуется обновить или установить последнюю версию ComfyUI. Вы можете воспользоваться этими инструкциями:

2. Установите необходимые плагины

В базовой версии ComfyUI нет встроенного препроцессора для OpenPose, поэтому сначала нужно скачать соответствующий плагин. Для этого урока потребуется плагин ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors для генерации OpenPose-изображений.

Рекомендуем использовать ComfyUI Manager для установки. Инструкцию по установке плагинов смотрите в руководстве по установке плагинов ComfyUI.

В последней версии ComfyUI Desktop плагин ComfyUI Manager уже предустановлен.

3. Скачайте необходимые модели

Сначала скачайте следующие модели:

Тип моделиФайл моделиСсылка для скачивания
Базовая модель SD1.5dreamshaper_8.safetensorsCivitai
Модель OpenPose ControlNetcontrol_v11f1p_sd15_openpose.pth (обязательно)Hugging Face

4. Где хранить модели

Пожалуйста, разместите файлы моделей согласно следующей структуре:

📁ComfyUI
├── 📁models
│   ├── 📁checkpoints
│   │   └── 📁SD1.5
│   │       └── dreamshaper_8.safetensors
│   ├── 📁controlnet
│   │   └── 📁SD1.5
│   │       └── control_v11f1p_sd15_openpose.pth
💡

Поскольку версии SD и ControlNet имеют зависимость по версиям, я добавил дополнительную папку SD1.5 для удобства дальнейшего управления моделями.

После установки обновите или перезапустите ComfyUI, чтобы программа смогла обнаружить файлы моделей.

5. Файлы рабочих процессов (workflow)

Здесь предоставлены два файла workflow:

Генерация изображений с помощью OpenPose-изображения и модели ControlNet

Скачайте указанный выше workflow, перетащите его в окно ComfyUI или используйте сочетание клавиш Ctrl+O для открытия файла workflow.

Пожалуйста, скачайте изображение ниже и загрузите его в узел Load Image. OpenPose ControlNet Img

SD1.5 OpenPose ControlNet Workflow Img

  1. Загрузите референсное изображение в узел 1 Load Image
  2. В узле 2 Load Checkpoint выберите установленную вами модель
  3. В узле 3 Apply ControlNet выберите модель control_v11f1p_sd15_openpose.pth
  4. Нажмите Queue или используйте сочетание клавиш Ctrl+Enter, чтобы запустить workflow и сгенерировать изображение

Использование ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors для предварительной обработки референсных изображений

В отличие от предыдущего workflow, иногда у нас нет готового OpenPose-изображения, поэтому необходимо воспользоваться плагином ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors для предварительной обработки референсного изображения, а затем использовать полученное изображение вместе с моделью ControlNet.

Скачайте указанный выше workflow, перетащите его в окно ComfyUI или используйте сочетание клавиш Ctrl+O для открытия файла workflow.

Пожалуйста, скачайте изображение ниже и загрузите его в узел Load Image. OpenPose ControlNet input

SD1.5 OpenPose ControlNet Workflow Img

  1. Загрузите исходное изображение в узел 1 Load Image
  2. В узле 2 Load Checkpoint выберите установленную вами модель
  3. В узле 3 Apply ControlNet выберите модель control_v11f1p_sd15_openpose.pth
  4. Нажмите Queue или используйте сочетание клавиш Ctrl+Enter, чтобы запустить workflow и сгенерировать изображение

5.1 Описание основных узлов

Основные узлы ComfyUI, документация по ним доступна на нашем сайте:

  1. Узел применения ControlNet: Apply ControlNet
  2. Загрузка модели ControlNet: ControlNet Loader

5.2 Узлы ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors

Для распознавания поз доступны два разных узла: OpenPose Pose и DWPose Estimator. Оба используются для извлечения информации о позе рук, тела и лица с изображений и создания скелетных схем.

Узел DWPose Estimator основан на алгоритме распознавания поз DWPose, а узел OpenPose Pose — на алгоритме OpenPose. В предоставленном мной workflow используется узел OpenPose Pose, но вы можете попробовать узел DWPose Estimator после успешного запуска, чтобы увидеть разницу.

OpenPose Pose Node

Узел OpenPose Pose

OpenPose Pose

Входной параметрОписаниеВарианты
imagesВходное изображение-
detect_handОпределять ли рукиenable / disable
detect_faceОпределять ли лицоenable / disable
detect_bodyОпределять ли телоenable / disable
resolutionРазрешение выходного изображения-
Выходной параметрОписаниеВарианты
imageОбработанное изображение-
POSE_KEYPOINTКлючевые точки скелета-

Узел DWPose Estimator

DWPose Estimator

Входной параметрОписаниеВарианты
imagesВходное изображение-
detect_handОпределять ли рукиenable / disable
detect_faceОпределять ли лицоenable / disable
detect_bodyОпределять ли телоenable / disable
resolutionРазрешение выходного изображения-
bbox-detectorОпределять ли положение тела на изображенииenable / disable
pose_estimatorРазные методы распознавания поз-
Выходной параметрОписаниеВарианты
imageОбработанное изображение-
POSE_KEYPOINTКлючевые точки скелета-

Связанные материалы