AI 绘画生成手册/ControlNet/姿态
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OpenPose 在 ControlNet 中是在斯坦福大学研究人员 Lvmin Zhang 和 Maneesh Agrawala 2023 年发表的论文 "为文本到图像扩散模型添加条件控制" 中引入的。
它使用人体姿态估计（检测人体上的关键点 [关节，面部特征]）作为图像生成模型的条件输入。它允许用户通过提供所需姿态的骨骼状表示来控制生成图像中人物的姿态和位置。
这个概念并不完全是新的，因为它基于卡内基梅隆大学研究人员在论文 "OpenPose：使用部件亲和力场进行实时多人 2D 姿态估计" 中的早期工作。
