在AI绘画中，有时候我们须要主角（人物或动物）摆出特定的姿势，该怎么做呢？
第一种方法：以图生图
打开Stable Diffusion界面，点击imag2img
下面涌现一个”drop image here or click to upload”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：a dragon ,然后点击generate天生图像。但是这样天生的图像，姿势不好掌握，有些会比较像，有些差很远。
第二种方法：利用ControlNet。这是一个很强大的stable Diffusion插件，可以精准的掌握AI绘画中人物或动物的姿势，从而天生很多好玩有创意的图片。
比如，穿上钢铁侠战衣的擎天柱：
现在大部分stable Diffusion的colab包都自带ControlNet，如果你利用的版本里没有，可以打开extensions，在安装时勾选ControlNet
下载ControlNet模型那一栏，选择通用的姿势掌握模型ControlNet_openpose(也可以都选)
现在，打开stable Diffusion，可以在提示词框下面看到control net的按钮
有一个Enable的方框，勾选，就启用control net了。
我们来测试下control net的效果。先不启用control net，输入提示词，天生如下图片，可以看到图片中人物的姿势互异。
然后我们上传一张瑜伽动作姿势的图片到control net，然后勾选enable,Preprocessor选择openpose，Model选择openpose-sd21-safe [2be3125b]
再次点击generate按钮，这时候天生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，天生效果不是很空想。这不是插件的问题，而是选用的模型不太对。
Control net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。这些都是什么意思呢？
Openpose：最常用的模型，采纳图片中的人物骨架做为参考，以天生图片。用于人物动作。
Canny： 撷取图片中的边缘线做为参考，以天生图片
mlsd ： 撷取图片中明显的直线做为参考，以天生图片。一样平常用于建筑、物体的检测，常用于室内装潢，建筑设计
Hed： 撷取图片中的特色做为参考，以天生图片。也是边缘提取，跟canny类似
Scribbles：手稿模型 撷取利用者供应的线条做为参考，以天生图片。可以把随手画的涂鸦天生精美的画面
Segmentation：将图片化为大略的色块作为参考，以天生图片
Depth：提取深度检测信息，可以天生具有同样深度构造的图 。
normal：模型识别，跟深度图有点类似，但对付细节的保留更加的精确。通过读取原图片中的深度信息和法线背景阈值。
Pidinet：检测图像中的曲线和直线条，然后天生图片。天生的结果和HED有些相似。不过，细节会少一些。
Fake Scribble：从成品图中提取出草图 ，和涂鸦是倒过来的。
总结下，这些不同的模型采取的不同方法来掌握姿势，并没有谁更好谁更差，而是须要根据须要和图像特色来选择对应的得当模型。
常日来说，对付人像，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，效果不是很空想。OpenPose在复制动作的同时，则没有去世板的去复制衣服和发型，而是精准的天生提示词中的内容，可以说是形神兼备，效果最佳。mLSD则完备不适宜人像，复制效果非常差。
回到最开始的例子中，将preprocessor模型从openpose改成hed，可以看到天生图片中人物的动作和源图片中的人物动作千篇一律，精准还原。