在AI绘画中，有时候我们需要主角（人物或动物）摆出特定的姿势，该怎么做呢？下面我们将介绍两种方法。
首先打开StableDiffusion界面，点击imag2img下面出现一个”dropimagehereorclicktoupload”的方框，从网上找一张你希望呈现的姿势图片，比如一个老鹰，姿势：双眼盯着远方。把这张图片拖拽到方框，或者从本地电脑上传。然后在提示词框里输入提示词，比如：adragon,然后点击generate生成图像。
但是这样生成的图像，姿势不好控制，有些会比较像，有些差很远。
ControlNet是一个很强大的stableDiffusion插件，可以精准的控制AI绘画中人物或动物的姿势，从而生成很多好玩有创意的图片。
在使用ControlNet之前，需要先下载ControlNet模型。现在大部分stableDiffusion的colab包都自带ControlNet，如果你使用的版本里没有，可以打开extensions，在安装时勾选ControlNet下载ControlNet模型那一栏，选择通用的姿势控制模型ControlNet_openpose(也可以都选)。
现在，打开stableDiffusion，可以在提示词框下面看到controlnet的按钮有一个Enable的方框，勾选，就启用controlnet了。
我们来测试下controlnet的效果。先不启用controlnet，输入提示词，生成如下图片，可以看到图片中人物的姿势各异。然后我们上传一张瑜伽动作姿势的图片到controlnet，然后勾选enable,Preprocessor选择openpose，Model选择openpose-sd21-safe[2be3125b]再次点击generate按钮，这时候生成的图片基本保持了和上传图像中的瑜伽动作但是，这个动作和源照片中的瑜伽动作差距有些大，生成效果不是很理想。
Controlnet的Preprocessor有很多种模型可选：canny、depth、depth_leres、hed、mlsd、normal_map、openpose、openposehand、clip_vision、color、pidinet、scribble、fake_scribble、segmentation、binary。这些都是不同的模型采用的不同方法来控制姿势，并没有谁更好谁更差，而是需要根据需要和图像特征来选择对应的合适模型。
通常来说，对于人像，HED模型可以最精准的复制人物动作。Canny、depth、normal也不错，但是有时可能会有一些变形。从上面图像来看，不仅复制了动作，还复制了、发型和衣服，效果不是很理想。OpenPose在复制动作的同时，则没有死板的去复制衣服和发型，而是精准的生成提示词中的内容，可以说是形神兼备，效果最佳。mLSD则完全不适合人像，复制效果非常差。
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