最近在尝试做一些有意思的事，虽然文章的更新频率低了，但是认识的人却越来越多。这其实更符合我的初心：让更多的人能够认知到AIGC对工作场景的帮助。

博人眼球，做个表面功夫赚流量其实并不难，相比之下，我更愿意耐心做些看似笨重，却能走的更远的事。

今天介绍的插件十分轻便，用途也十分清晰：DWpose，Openpose的完美替代品。

Openpose的用途自然不必多说，作为最早一批登场的Controlnet插件，骨骼图是绘制人物时不可缺少的重要控制条件之一。

可惜的是，无论是早期的简单骨骼，还是controlnet1.1之后增加了脸部识别的完整骨骼，它们都存在一个问题：识别准确率堪忧。在不增加其他控制方式的条件下，你很难仅仅通过骨骼图完整控制姿态尤其是手部动作。

如果你经常用SD绘制人物，应该不难理解我的意思。这也是为什么我还单独写过文章，介绍准确画手的工作流。

DWpose的出现，给我们带来了新的选择：在减少工作量的同时，节约了显存消耗。

跟很多SD插件一样，DWpose出自四位中国开发者之手，直接开源供所有人使用。在插件的首页，开发者直接放了两段由DWpose生成的骨骼动画，看上去就很极客。

抛开冗长的论文算法不谈，这个插件最直观的功能，就是更稳定的提取人物特征，给出更准确的骨骼图。

开发者给出的DWpose与Openpose_full的对比图是这样的：

显然，无论是手部识别，面部识别，体态识别，以及对不明确特征（带头盔）的识别，DWpose比Openpose都更胜一筹。

当然，咱们不能光看广告，既然是开源插件，好不好用一试便知。

安装DWpose的方式并不复杂。

如果你用的是秋叶整合包，请更新controlnet插件至最新版，大概率这个插件就已经躺在在你的controlnet里；如果你是基于Automatic1111自行安装的，请在扩展——从网址安装中粘贴下面这个开源代码库，然后重启webUI：

这还没完，先别着急使用。这个插件需要下载两个模型文件，一共334MB，第一次使用时会自动开启下载过程，耗时较久，容易报错。所以我建议你先单独下载，准备好再启用。下载链接我已经放在文章最后。

要注意模型文件的保存目录也跟其他插件不太一样，存放路径是这样的：

根目录\extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads\openpose

一切就绪之后，你可以先拿几张图来测试一下。

比如单人手势：

骨骼图对比

相同提示词出图对比

比如多人合影：

骨骼图对比

相同提示词出图对比

比如高分辨率全身图：

骨骼图对比

相同提示词出图对比

以及知名二次元

骨骼图对比

相同提示词出图对比

四你发现了吗，DWpose在前三组的出图质量显然优于Openpose，尤其是对手指细节的处理，“六指琴魔”出现的概率大大降低。即便是相差不大的第四组，DWpose的手指姿态也更“像人”。

所以，最简单直观的结论就是，对于需要提取骨骼图控制的场景，你现在可以不假思索的选择用DW_openpose_full替代曾经的openpose_full，出图效果和使用效率都会比以往更好。

不知不觉间，我们小小的社群逐渐汇聚了300多人，感谢各位的支持。

我们不想把SD变成高度封装的傻瓜式软件，毕竟对企业和设计师来说，大家需要的是Photoshop，而不是美图秀秀。

我们只想做一款人人都能用得上的专业AI产品，让AIGC这个概念，成为看得见摸得着的生产效率工具。

所以，欢迎你来见证我们成长的每一步。