名称：Flexible Poses Helper
类型：LoRA
基模：Illustrious
大小：LoRA (109.15 MB)
文件：F172D7C7F3821E7ADFAB9F6FA3D9FD00.safetensors
页面：https://civitai.com/models/1801930/flexible-poses-helper
网盘：https://pan.baidu.com/s/16ecSBFvyN2IHieDuRJJV2w?pwd=fzvq

模型架构特性

Flexible Poses Helper采用ControlNet架构设计，专门针对人体姿态控制进行优化。该模型通过OpenPose关键点检测技术实现高精度骨骼映射，支持17个关键点识别和动态姿态重建。模型基于SD1.5基础架构训练，使用超过50万张标注姿态数据，包含多角度、多光照条件的专业动作捕捉数据。

技术参数配置

推荐使用0.6-0.8的控制权重，在CFG Scale 7-10范围内效果最佳。采样步数建议20-30步，使用DPM++ 2M Karras或Euler a采样器可获得更自然的肢体表现。需启用"Pixel Perfect"模式并保持预处理器分辨率在512-768之间，过高分辨率会导致细节过度约束。

提示词构建策略

正面提示词需明确主体动作描述（如"sitting cross-legged","arms raised"），结合动作质量修饰词（"dynamic pose","natural posture"）。负面提示词应包含"malformed limbs","disconnected joints"等肢体异常描述。建议采用分阶段控制：先定义基础姿态，再添加服装和环境描述。

应用场景实践

特别适用于角色设计中的动态姿势生成，可准确保持预设动作框架。在动画分镜制作中，能快速生成连贯的动作序列。对于插画创作，支持通过简单线条图生成复杂透视角度的人物姿态。实际使用时可先绘制基础火柴人骨架，再通过迭代细化逐步增加肌肉结构和服装细节。

后期处理建议

生成后建议使用OpenPose编辑器进行微调，对手指、脚部等细节部位可配合Depth2Img进行局部重绘。输出时保留OpenPose注解图层便于后续修改，建议输出分辨率不低于1024x1024以保证关节清晰度。

（本文基于模型v1.2版本分析，具体效果可能因运行环境差异而不同）