在之前讲到的关于ControlNet的线条约束和姿态约束中，我们可以看到它预处理出来的图片都是平面的。
对于简单的结构还好，但是对于透视感比较强的图，AI可能就不能很准确地显示出来。
比如这张俯拍图，从骨架图中可以看到，人物从平面上来看似乎被识别成了一个短腿的形象。
我们用这个姿态跑了几张图出来试试，选了一张最接近的，可以看出，openpose也并不是完全无法识别透视角度，但是要达到一模一样的透视单靠openpose是很难的。
怎么样能达到完全一致的透视关系的识别呢？这个时候就要引入一个新的概念：深度约束。
深度约束类：它可以通过黑白灰的颜色信息来记录场景中物体的远近关系，并且也能一定程度上还原外部的轮廓和线条。
最新版的ControlNet有四种深度图估算的预处理器，我们使用XYZ插件来看一下这四种预处理的区别，使用的时候可以根据渲染情况选择合适的预处理器。
但是，因为这个深度图也是有轮廓边界的，所以除了姿态以外，人物的整体形象也会固定下来。
比如这张样图，我们找的是一个男生，如果用这张深度图去生成一个女生会怎么样？
我们随便生成一张，可以看到脸虽然是女生，但是因为身体轮廓是比较宽的肩膀，所以看起来十分的违和。
那有什么办法可以让图片既保持这种深度关系，但又不要完全按照这个轮廓来呢？这里，我们就要引入一个ControlNet的多重控制的概念。
我们来到【设置】面板，找到【ControlNet】，调整【ControlNet Unit 的最大数量】，这里我设置的是4。
这里就会出现四个面板，每个面板都可以使用一种预处理器对出图进行控制。
这里，我们首先使用的是openpose来控制人物的基本骨架，虽然它不一定那么准确，但是也是有几率能表达出一定的透视关系的。
第二个控制模块，我们采用深度预处理器，但是权重缩小到0.25，因为不希望它太强的框定人物的轮廓。
键入关键词：全身，1个女孩，白发，紫眼睛，学生，马尾，校服，墙纸，校园，操场。
我们再来看一个插件，叫做“sd-webui-3d-open-pose-editor”，可以在扩展中下载并安装。
它的界面非常像一个三维软件，而且功能比我们上次讲的posex还要全面。
这个骨架包含了完整的手和脚的结构，右边的控制面板可以对每一个关节进行调整，摆出自己想要的姿势，身体的各个部分也可以细化调节。
同时还可以控制相机的尺寸，焦距，可以把人物摆在画面中的任何位置方便构图，右下角可以看见目前整幅画面的预览效果。
我们确定好动作和构图之后，点击生成，可以得到这样四张图，分别代表了：骨架、深度、法线、线条。后面三张图，主要针对的就是手部的绘制。一般情况下，我们使用骨架和深度就够了。
这里对应着发送到ControlNet的哪一个区块，不需要的图直接点右上角的叉就可以关掉了。确定好之后，点击【发送到文生图】。
来到首页，就看到图片已经被发送到ControlNet了，两个面板都要点击【启用】和对应的模型。因为已经是AI可识别的骨架图和深度图了，所以不用再添加预处理器。
我们设计的是一个拿枪的姿势，因为在插件中手部的姿势未必能很精确地匹配枪，所以我们降低一点深度图的权重，让AI可以自由发挥一下。
然后输入关键词：上半身，1个女孩，白发，紫色的眼睛，(警察)，双手握枪，手枪，壁纸，蓝天，城市
点击生成，开始刷图。对于目前的AI来说，画手还是一个难题，所以要通过不断地调试筛选，来选择一张比较满意的构图，让手部和枪能匹配上。
以上，就是关于ControlNet中深度约束预处理器的介绍。
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