ControlNet骨架控制需先生成标准OpenPose线稿图，再加载openpose模型并设权重0.8–1.2，配合姿态提示词与0.4–0.7去噪强度，可精准还原人体动作。
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一、准备符合格式的骨架图
ControlNet骨架控制依赖于标准OpenPose格式的线稿图，该图需准确标定18个人体关键点（如鼻尖、肩、肘、腕、髋、膝、踝等）并连线形成骨骼结构。输入图像必须为灰度图或RGB纯线稿，背景为黑色，骨骼线条为白色，且无多余噪点或文字干扰。
1、使用RealESRGAN或LineArt模型对原始照片进行边缘提取，获得基础线稿。
2、导入到OpenPose WebUI或ControlNet预处理器中，勾选“enable”并选择“openpose”模式，点击“Detect”生成标准化骨架图。
3、将输出图像保存为PNG格式，确保分辨率为512×512或其整数倍，且不进行JPEG压缩，避免线条断裂。
二、在WebUI中加载ControlNet骨架模型
Stable Diffusion WebUI需预先安装ControlNet扩展，并下载对应版本的control_v11p_sd15_openpose.pth模型文件。该模型专用于将输入骨架图编码为潜空间条件，引导扩散过程忠实还原姿态结构。
1、启动WebUI后，点击底部“ControlNet”选项卡，展开第一个单元格。
2、勾选“Enable”开关，点击“Choose File”上传上一步生成的骨架PNG图。
3、在“Model”下拉菜单中选择
control_v11p_sd15_openpose，确保“Preprocessor”设为“openpose”而非“none”或“depth”。
4、将“Weight”值设为0.8–1.2之间，
超过1.3可能导致肢体扭曲或关节错位。
三、设置提示词与生成参数
骨架控制效果高度依赖正向提示词对姿态语义的强化。仅提供骨架图而缺乏对应语言描述时，模型可能忽略部分肢体细节或引入非预期动作变形。
1、在正向提示词（Prompt）中加入明确的姿态动词，例如
"standing straight with arms raised", "kneeling on left knee, right leg extended forward"。
2、添加结构强化词：在提示词末尾追加
"full body, accurate anatomy, consistent pose, openpose control"。
React Native For Android 源码编译 中文WORD版本文档主要讲述的是React Native For Android 源码编译；希望对大家会有帮助；感兴趣的朋友可以过来看看下载3、将“Denoising strength”控制在0.4–0.7区间，低于0.3易导致姿态僵化，高于0.8会削弱骨架约束力。
四、多骨架图协同控制
单张骨架图仅能定义一个主体姿态，但可通过叠加多个ControlNet单元分别绑定不同骨架图，实现双人互动、镜像对称或分阶段动作序列控制。
1、启用第二个ControlNet单元，上传另一张骨架图（如对手角色的击剑预备姿势）。
2、为其单独指定模型
control_v11p_sd15_openpose，并将“Weight”设为0.6–0.9。
3、在正向提示词中加入关系描述，例如
"two martial artists facing each other, one in horse stance, the other in lunge position"。
4、确保两张骨架图分辨率一致且关键点朝向匹配，
左右镜像需手动翻转其中一张图再输入。
五、修复常见骨架失真问题
当生成结果出现手指粘连、膝盖反向弯曲或脊柱塌陷时，通常源于输入骨架图质量不足或预处理器参数偏差，需针对性调整预处理链路。
1、返回ControlNet预处理界面，将“Resolution”从默认512调高至768，提升关键点检测精度。
2、勾选“Detect Resolution”并取消勾选“Low VRAM”，避免下采样导致关节偏移。
3、若手腕/脚踝关键点丢失，手动在图像编辑软件中用白色像素点补全对应位置，每个关键点直径不得超过3像素。
4、重新运行Detect生成新骨架图，
禁止直接修改原始Detect输出图的线条结构，否则将破坏OpenPose拓扑逻辑。