在我们的controlnet中,手部识别一直使用的是openpose预处理器,但是有些情况下,复杂的手势是无法识别的。
比如,川建国同志的这张图。
我们使用openpose-hand预处理器,检测出来的却没有手部。
今天给大家推荐一款controlnet最新的预处理器,它能完美解决AI对于手部的识别问题,它就是——dw openpose
大家从我的云盘中下载这个文件,将它放入到SD的这个目录下:extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\openpose
我们刷新一下,就可以看到这个预处理器了,中文叫二阶蒸馏-全身姿态估计。
可以看到手部被完美的识别了出来。
我们再试试,使用战狼的经典形象,原先的预处理器无法识别。好像这种带透视的,手臂不完整的,都比较难以识别。
换上我们的
dw openpose,完美识别。
出一张图试试看,可以看出,图中基本上复现了战狼这个手部的动作,但是感觉又挺奇怪的。
需要说明一下的是,目前这个DW Pose只是更精确的openpose预处理器,并没有对ControlNet的openpose模型做任何改动,所以只能说AI的理解能力更强了,但是动手能力还有待提高。控制力度更强的ControlNet openpose模型需要我们等待后续的更新了。
接下来,我们找一张难度没有那么大的图片试一试吧。
我们使用之前的预处理发现,这种手臂不完整的图片还是没办法很好地识别出手部的。
接下来,运用我们的dw-pose预处理,一键搞定!
接下来,我们进入openpose的编辑面板,对不相符的骨骼进行调整。不知道这个插件的,大家可以看我的这篇文章——【Stable Diffusion】Openpose再添新活,ControlNet里面直接编辑骨架图!
调整好之后,我们将骨骼图发送回controlnet。
接下来,设置模型和提示词。
大模型:ghostmix_v20Bakedvae
正向提示词:1girl,solo,long hair,looking at viewer,jewelry,earrings,indoors,bangs,dress,blush,plant,multicolored hair,upper body,shelf,pink eyes,window,potted plant,flower,closed mouth,from side,wavy hair,bare shoulders,sleeveless,pink hair,kitchen,breasts,blue dress,white hair,
<lora:Colorful portraits_20230715165729-000018:1>
负向提示词:EasyNegative, badhandsv5-neg,Subtitles,word
一口气生成了八张图,选择一张合适的,然后使用差异随机种子进行一个细节微调。
选择一张满意的发送到图生图。
使用tile和脚本放大。
好了,我们的图片就生成完毕了。
以上,就是关于controlnet新预处理器dw openpose的讲解,它可以识别出以往我们无法预览的骨骼图。想要的话,
可以添加我的公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。
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