Stable Diffusion AI算圖使用手冊（5-2）： 透過法線貼圖鎖定角色姿勢

在前篇教學中，我們看到了使用ControlNet中的OpenPose來控制角色姿勢，這次我們進一步使用法線貼圖，更強勢將姿勢鎖定。

比OpenPose更強的控制力

雖然OpenPose已經能順利控制許多角色姿勢，但是仍然有部分參考圖片中的人物骨架無法被OpenPose正確辨識，造成生成圖片的效果不如預期的狀況，這時候就可以考慮使用控制力更強的Normal BAE模型，利用法線貼圖的方式來解決問題。

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首先我們需要參考前篇「透過ControlNet控制角色姿勢」教學文章，先完成ControlNet的安裝手續。

接下來還需要額外到ControlNet於Huggingface的頁面，下載「control_v11p_sd15_normalbae.pth」模型，並儲存至「stable-diffusion-webui」資料夾下的「extensionssd-webui-controlnetmodels」內，如此一來便能完成前置作業。

▲ 使用OpenPose模型處理參考圖片，可以看到右半邊欄位的預覽圖並無法準確辨識骨架。

▲ 然而使用Normal BAE模型處理，則能更精準控制生成圖片中的人物姿勢。

▲ 參考圖片的左側為使用Normal BAE模型，能夠還原原始圖片的內容。右側則使用OpenPose模型。

▲ 換至另一組參考圖片，OpenPose模型一樣無法正確辨識骨架。

▲ Normal BAE模型能夠讓角色擺出正確姿勢，OpenPose模型的姿勢已經完全走樣。

▲讀者須參考「透過ControlNet控制角色姿勢」安裝ControlNet，然後到ControlNet於Huggingface的頁面，下載「control_v11p_sd15_normalbae.pth」模型，並儲存至「stable-diffusion-webui」資料夾下的「extensionssd-webui-controlnetmodels」內，以完成前置作業。

乖乖擺出一樣的姿勢

Normal BAE模型的使用方式與先前介紹的OpenPose模型接近，2者主要的差異，在於想要使用Normal BAE模型的話，需要在Preprocessor選擇normal_bae，並在Model選擇control_v11p_sd15_normalbae，其餘設定可以參考前文提到的基本概念。

▲ 讀者依照圖中建議進行各項設定，在Preprocessor選擇normal_bae，並在Model選擇control_v11p_sd15_normalbae，然後點擊綠色箭頭所指的「爆炸圖示」，即可預覽法線貼圖。另外點擊「向上箭頭」可將參考圖片的解析度匯出至生成圖片解析度。

▲ 生成圖片的過程一樣需要一般操作流程填寫正面、負面提示詞，並設定各項參數，最後按下Generate按鍵就可以開始算圖。

▲ 在測試範例圖中，Normal BAE模型可以正確反映參考圖片中打排球時的手部姿勢。OpenPose模型則是把球接住了。

▲ Normal BAE模型雖然在右手部分加入參考圖片沒有的排球，但人物骨架比較正確。OpenPose模型的左手手指有明顯錯誤。

▲ Normal BAE模型保留正確姿勢，且完整還原了參考圖片中人物的長髮（然而希望生成圖片為短髮）。OpenPose模型雖然正確生成短髮，不過人物姿勢完全錯誤。

▲ 這組參考圖片的姿勢比較複雜，Normal BAE模型可以正確還原。OpenPose模型生成圖片中人物的右手骨架明顯錯誤。

Normal BAE模型雖然有較強的控制力，不過也就是因為其效果太強，有時候反而不適合用於僅想片面還原參考圖片中的姿勢，而不要完全鎖死各種細節的情況，因此讀者在使用時，不妨交互測試Normal BAE與OpenPose模型的效果，並多生成幾張圖片，挑選其中較理想的成品。

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