[系列教程](/zh/tutorial "系列教程")[ComfyUI 进阶教程](/zh/tutorial/advanced "ComfyUI 进阶教程")1.3 SD1.5 OpenPose ControlNet

### [Qwen-Image-Layered 发布 - 支持图像分层编辑的生成模型](/zh/news/2025-12-19-qwen-image-layered-release)

2025/12/19

# ComfyUI 中如何使用 OpenPose ControlNet SD1.5 模型

![SD1.5 OpenPose ControlNet Workflow Img](images/63f215fc6a8870c0b6037e5e471d5dd3.jpg)

## SD1.5 OpenPose ControlNet 简介

OpenPose ControlNet，是一个专门用于控制图像中人物姿态的 ControlNet 模型。它通过分析输入图像中的人物姿态，帮助 AI 在生成新图像时保持正确的人物姿态。这个模型在人物图像生成、动漫生成、游戏角色生成等情况下都有比较好的效果，因为它能够准确理解和保持人物的姿态。

这篇教程专注于 SD1.5 模型的 OpenPose ControlNet 模型的使用方法和技巧，其它版本和类型的模型的 ControlNet 教程我们会在后续继续补充。

### OpenPose ControlNet 使用

OpenPose ControlNet 的使用需要使用 OpenPose 图来来控制人物姿态的控制，然后使用 OpenPose ControlNet 模型来控制生成图像中的人物姿态，对应 OpenPose 图效果如下：

![OpenPose 图](images/2f0c8a7de625f30d89b2671e05601a05.png)

和 Depth 图一样，你可以使用 [ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) 插件来生成 OpenPose 图，如果你不想安装这个插件，也可以使用类似[open-pose-editor](https://zhuyu1997.github.io/open-pose-editor/) 这样的在线工具来生成 OpenPose 图用于姿态控制。 这里还是建议非常推荐安装 [ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) 插件的 ，因为在后续日常的使用中，这个插件功能会被频繁使用。

## 使用 OpenPose ControlNet 的 Step by Step 教程

### 1. 升级 ComfyUI

由于本文使用的相关节点是新的 Apply ControlNet 与老的节点有所不同，所以建议你先升级或安装最新版本的 ComfyUI 相关教程你可以参考:

* [ComfyUI 安装教程](/zh/install/install-comfyui/)
* [ComfyUI 更新教程](/zh/tutorial/basic/how-to-update-comfyui)

### 2. 安装必要插件

由于 ComfyUI Core 并不带有对应的 OpenPose 图像预处理器，所以需要预先下载对应的预处理器插件 本教程需要使用[ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) 插件来生成 OpenPose 图。

这里比较推荐使用 ComfyUI Manager 来进行安装 插件安装的教程可以参考 [ComfyUI 插件安装教程](/zh/install/install-custom-nodes) 这个部分说得比较详细了

> 最新版本 [ComfyUI Desktop](/zh/install/install-comfyui/comfyui-desktop-installation-guide) 已经预装 ComfyUI Manager 插件了

### 3. 下载工作流所需模型

首先需要安装以下模型:

模型类型| 模型文件| 下载地址
---|---|---
SD1.5 基础模型| dreamshaper_8.safetensors| [Civitai](https://civitai.com/models/4384/dreamshaper)
OpenPose ControlNet 模型| control_v11f1p_sd15_openpose.pth(必须)| [Hugging Face](https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/blob/main/control_v11p_sd15_openpose.pth)

### 4. 模型存放位置

请按照以下结构放置模型文件:

📁ComfyUI
├── 📁models
│ ├── 📁checkpoints
│ │ └── 📁SD1.5
│ │ └── dreamshaper_8.safetensors
│ ├── 📁controlnet
│ │ └── 📁SD1.5
│ │ └── control_v11f1p_sd15_openpose.pth

💡

由于 SD 版本和 controlnet 是有版本对应关系的，所以我在这里命名增加了一层`SD1.5`文件夹方便后续的模型管理

安装完成后刷新或者重启 ComfyUI 让程序读取对应的模型文件

### 5. 工作流文件

这里提供了两个工作流文件

#### 使用 OpenPose 图和 ControlNet 模型来进行图片生成

SD1.5 OpenPose ControlNet Img Workflow

下载上面的工作流，在运行 ComfyUI 后将工作流拖入或者使用 ComfyUI 的快捷键`Ctrl+O` 打开这个工作流文件

请下载下面的图片，并在 [Load Image](/zh/comfyui-nodes/image/load-image) 节点中载入使用 ![OpenPose ControlNet Img](images/4edc9e250040cbb7a6325768bb134f4f.png)

![SD1.5 OpenPose ControlNet Workflow Img](images/0dd2efbf3599017a45fce247605452b5.jpg)

1. 在`1` Load Image 节点中载入参考图片
2. 在`2` Load Checkpoint 节点中选择你安装的模型
3. 在`3` Apply ControlNet 节点中选择`control_v11f1p_sd15_openpose.pth` 模型。
4. 使用 Queue 或者快捷键 `Ctrl+Enter` 运行工作流进行图片生成

#### 使用[ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) 对参考图片进行预处理

和上面一个工作流有所差异，在有些情况下我们并不一定有现成的 OpenPose 图，那么就需要使用 [ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors](https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux) 插件来对参考图片进行预处理，然后使用处理后的图片作为输入图片与 ControlNet 模型一起使用

SD1.5 OpenPose ControlNet Preprocessor Workflow

下载上面的工作流，在运行 ComfyUI 后将工作流拖入或者使用 ComfyUI 的快捷键`Ctrl+O` 打开这个工作流文件

请下载下面的图片，并在 [Load Image](/zh/comfyui-nodes/image/load-image) 节点中载入使用 ![OpenPose ControlNet input](images/9f571b3f58d4769b9545698ee929e65f.jpg)

![SD1.5 OpenPose ControlNet Workflow Img](images/e6c7e57bbc3a2ff2be4f8addad75a16b.jpg)

1. 在`1` Load Image 节点中载入输入图片
2. 在`2` Load Checkpoint 节点中选择你安装的模型
3. 在`3` Apply ControlNet 节点中选择`control_v11f1p_sd15_openpose.pth` 模型。
4. 使用 Queue 或者快捷键 `Ctrl+Enter` 运行工作流进行图片生成

#### 5.1 涉及的主要节点说明

ComfyUI Core 节点，核心节点文档在当前网站文档已有对应说明

1. 应用ControlNet节点: [Apply ControlNet](/zh/comfyui-nodes/conditioning/controlnet-apply)
2. 加载 ControlNet 模型: [ControlNet Loader](/zh/comfyui-nodes/loaders/controlnet-loader)

#### 5.2 ComfyUI ControlNet Auxiliary Preprocessors 节点

关于 Pose 检测的节点，这里提供了两种不同的节点，分别是 OpenPose Pose 节点和 DWPose Estimator 节点他们的作用都是从图像中提取手部、身体、面部姿态信息并生成骨架图

DWPose Estimator 节点是基于 DWPose 的姿态检测算法，OpenPose Pose 节点是基于 OpenPose 的姿态检测算法，在我提供的工作流中我是用的是 `OpenPose Pose` 节点，你可以在运行成功后试试 `DWPose Estimator` 节点，看看差异

![OpenPose Pose 节点](images/568ac468916b1a6a1adf3fea9bd56da8.jpg)

**OpenPose Pose 节点**

![OpenPose Pose](images/6881bb2a00d1866e3463f560be765807.jpg)

输入参数| 描述| 参数选项
---|---|---
images| 输入图像| -
detect_hand| 是否检测手部| enable / disable
detect_face| 是否检测面部| enable / disable
detect_body| 是否检测身体| enable / disable
resolution| 输出图像的分辨率| -
输出参数| 描述| 参数选项
---|---|---
image| 从图像处理后输出的图像| -
POSE_KEYPOINT| 骨架点| -

**DWPose Estimator 节点**

![DWPose Estimator](images/99e431f8a3f2c09d2677dbe92b6a17e4.jpg)

输入参数| 描述| 参数选项
---|---|---
images| 输入图像| -
detect_hand| 是否检测手部| enable / disable
detect_face| 是否检测面部| enable / disable
detect_body| 是否检测身体| enable / disable
resolution| 输出图像的分辨率| -
bbox-detector| 是否检测人体框在图像中的文职| enable / disable
pose_estimator| pose 检测的不同方法| -
输出参数| 描述| 参数选项
---|---|---
image| 从图像处理后输出的图像| -
POSE_KEYPOINT| 骨架点| -

## 相关资源

* [ControlNet 模型下载](/zh/resource/controlnet-models)
* [更多 ControlNet 教程](/zh/tutorial/advanced/how-to-install-and-use-controlnet-models-in-comfyui)

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