生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第三回：実際の撮影とポーズ/構図の関係。openpose_handで指問題解決？ (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
現役グラビアカメラマンでありソフトウェアエンジニアでもある西川和久氏が、画像生成AIを使ったリアルなAIグラビア作成技術を解説する連載の第三回。 今回はポーズ / 構図をテーマに、プロカメラマンとしての撮影スタイルとAI生成の共通点、現時点のAIでは難しい手指の表現を改善する技術についても説明します。(編集部) 実際の撮影と「呪文」の関係は似ている？グラビアでもポートレートでも、撮影する時は「立って」「座って」「前向き」「後ろ向き」……といったようにカメラマン側から指示を出す。 この大雑把な指示はどのカメラマンでもすることだが、顔の向きだったり腕の形だったり足の位置といった細かいことは、「指示する」カメラマンと「指示しない」カメラマンとで分かれる。これは撮影スタイルの話なので、どちらが良い悪いではない。 筆者の場合は割と大雑把で、細かい指示はせず、後の事はそのモデルに任せる＝個性だと思って
はじめに こんにちは、(株) 日立製作所 Lumada Data Science Lab. の森田です。 Lumada Data Science Lab. では、映像解析技術・映像解析ソリューションの研究開発を行っています。 この記事では、街頭にある防犯カメラの映像に適用する際に重要となる「検知サイズ」の観点で、人物骨格推定OSSの評価を行います。 0. 忙しい方へのまとめ 大型ショッピングモール、スタジアム、駅、空港などの防犯カメラは、広範囲を少ない台数で撮影したいので画角が広角になりがち 広角で撮影した画像は人物は小さく写るので、小さく写る人物の骨格を検出できることが重要 今回は骨格推定AIのOSSとして、openpifpafとtf-pose-estimationをピックアップし、最小検知可能サイズの指標で評価 openpifpafの方が最小検知可能サイズが小さいことを確認 1. 防犯
AI画像のポーズを自在にコントロール！『OPENPOSE』が結構凄かった｜abubu nounanka
こんにちは。Automatic1111のアップデートでControlNetが実装され、各種拡張機能が登場しております。その中でも被写体のポーズをコントロールできる『openpose』が注目されていますが、早速試したところ結構凄かったので取り急ぎ感想をnoteにまとめます。しばらく弄っていましたが、凄い部分と現時点ではまだダメな部分が分かった感じです。 今回のアプデでは他にも以前紹介したdepth2imgや、線画に自動着色を行うCannyなど複数の新機能が登場しています。これはimg2img登場時くらいの革新じゃないでしょーか。 ControlNetとopenposeの導入についてはこちらの記事を参考にさせていただきました↓ では生成物をご覧ください。 左、用意したベース画像。中、AIが検出した被写体のポーズ。右、生成された画像。photograph, video footage, film
【Openpose Editor】ControlNetと連携して棒人間をリアルタイム編集できる拡張機能！【Stable Diffusion】
気になったゲームの攻略情報、PCの豆知識、様々なガシェットのレビューなどを紹介してます！その他にも管理人の趣味をいろいろと書き綴っています。
Character bones that look like Openpose for blender _ Ver_96 Depth+Canny+Landmark+MediaPipeFace+finger
Character bones that look like Openpose for blender Ver96 Depth+Canny+Landmark+MediaPipeFace+finger + customizable body mesh This time I added a box depth model for LosseControlDepth. Compared to regular Depth, it has more flexibility inside the volume. https://civitai.com/models/232042/loosecontrol-use-the-box-depth-map-to-control-the-protagonist-position Character bones that look like Openpose f
はじめに 本記事は、私が経験した画像系のハッカソンで行なった時にOpenposeを使うって議論になりながら使わなかったので、勉強したくなって勉強しました。 また今まで記事を投稿したOpenCVを用いてネコ検出器を作るで顔認識を行い、YOLOv3を使ってみたで全身認証やラベリングを勉強しました。今回は骨格検知を勉強したので記録として残そうと思います。ぜひ上記であげた記事もよければご覧になってください！(20201221-5) 参考にした記事はこちらです。【TensorFlow版】MacBookで行うOpenPose （osx Mojave対応） Openposeとは OpenPoseは人物の骨格などを、モーションキャプチャなしで簡単に表示できるツールです。 macbookユーザは内蔵カメラがあるので、リアルタイム動画描写もできます。今回は画像に骨格検知を行なってみることを試してみようと思いま
「OpenPoseの棒人間を作るのが面倒だ・・・」 「利用可能な姿勢推定のポーズを手っ取り早く欲しい」 このような場合には、この記事の内容が参考になります。 この記事では、OpenPoseポーズ集を取得する方法について解説しています。 本記事の内容 Civitaiにおけるポーズ集の公開zPose Fighting Styles 1zPose Heroic Styles 1ポーズの利用方法 それでは、上記に沿って解説していきます。 Civitaiにおけるポーズ集の公開 Civitai https://civitai.com/ 画像生成AIのモデルを探すとなれば、Civitaiとなりつつあります。 もちろん、Hugging Faceもよく利用されています。 でも、勢いは完全にCivitaiにあります。 Googleトレンドでは、その勢いを表しています。 Hugging Faceは、画像生成だけ
Escで終了します。 関節の座標取得 各関節には下記のような番号が割り振られています。 例えば、右肩(2)を取得したい場合はこうなります。 複数人の取得もありうるため、humansをforで回しています。 humans = e.inference(image, resize_to_default=(w > 0 and h > 0), upsample_size=args.resize_out_ratio) height,width = image.shape[0],image.shape[1] for human in humans: body_part = human.body_parts[2] x = int(body_part.x * width + 0.5) y = int(body_part.y * height + 0.5) debug_info = 'x:' + str(x)
GitHub - fkunn1326/openpose-editor: Openpose Editor for AUTOMATIC1111's stable-diffusion-webui
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3D Openpose Editor
みんなはまだスポーツしてる？自分のテニスフォームとプロのテニスフォームの違いを機械学習を使って自分で分析してみたい（OPENPOSE,姿勢推定) - Qiita
みんなはまだスポーツしてる？自分のテニスフォームとプロのテニスフォームの違いを機械学習を使って自分で分析してみたい（OPENPOSE,姿勢推定) 自己紹介 初めまして。社会人になっても週3でテニスを未だに楽しんでる者です。 テニス歴もソフトテニスから合わせると20年近くになります。 スポーツ全般に言えると思いますが、テニスってすごく上達が難しいです。 打ち方もストローク、ボレー、サーブ、スマッシュ・・・覚える打ち方が多いです。 そういう意味では一生上達できるのでいまだに楽しめています。 テニスは生涯スポーツなのでお勧めです。 85歳までテニスする予定なのでテニス歴70年ですっていうのが将来の夢です。 プログラミング歴も50年とかになったらどうなるんでしょうね。そっちも楽しみ。 どうやってフォームの改善していくのか？ 話がそれましたが、 同じスポーツを20年もやっているとどこに自分の改善点が
GitHub - Hzzone/pytorch-openpose: pytorch implementation of openpose including Hand and Body Pose Estimation.
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jetson nano 買ったからにはガンガン使わなくてはという謎の使命感から、僕でも知ってる超有名シリーズ「nightmare」「yolo」に続き、「Openpose」を入れてみることにしました。 セットアップ セットアップは、こっちの前半に書いてあります。 https://toramamma.blogspot.com/2019/04/jetson-nano-darknet.html インストール 基本はここを参考に、実際に打ったコマンドを書き残しておくスタンス。 https://qiita.com/myoshimi/items/cf64c91cd22c516bb49b cmakeをインストール $ sudo apt-get install qtbase5-dev build-essential gdebi libopencv-dev $ wget https://github.com/
AIを利用したイラスト作成！OPENPOSE&自動着色&3Dで描いてみる｜abubu nounanka
こんにちは。一般イラストレーターです。ControlNetが登場して以来、AI画像のポーズ指定や自動着色の話題を多く見かけるようになりました。私も前回は試さなかった自動着色を最近何度か触ってみて、イラストなどに取り入れを試みています。 今回は私なりのAIを利用した製作ワークフローをご紹介しつつ、便利な部分と「うーん、これはちょっとダメなのでは？」という部分も挙げたいと思います。 じゃあ少女と戦車でミリタリーな感じのイラストを描いていくぞい。 アタリ。５分。 まずはアタリ作業です。openposeによるポーズ指定が可能になったので、「AIでイラスト作るならまずopenposeじゃないのん？」と思うところですが、3D空間でopenpose用3Dモデルなどを使用して脳内イメージ通りの構図を再現するのは案外難しいです。視点が硬化してイラスト的な構図やパースが損なわれがちですし、描きたいキャラと3D
毎日アプデが来てるんじゃないかってぐらいアプデが来てるControl Net。 Control Netの機能であるopen poseを使う上で欠かせないのがopenpose-editor。 新しいopenpose-editor従来のopenpose-editor(https://github.com/fkunn1326/openpose-editor) では、顔や、手をいじることはできませんでしたが、新しいopenpose-editorで対応しました。 それがGitHub - huchenlei/sd-webui-openpose-editor: Openpose editor for ControlNet. https://github.com/huchenlei/sd-webui-openpose-editorをurlからインストール 再起動の後、使えます。 （使うときの注意点） st
1.はじめに 2018年12月に複数人のポーズ推定に関する論文が提案されました。今回は、その論文内容を実装したOpenPoseについてご紹介します。 OpenPoseは、体、顔、手、足の推定のためのリアルタイムの複数人のキーポイント検出ライブラリで、今回は、これをGoogle ColabのGPUを使って動かしてみます。 2.OpenPoseの概要 OpenPoseは、先に姿勢の推定の鍵となるキーポイントを抽出して，その後にキーポイントを人物ごとにマッチングさせるという考え方です． (a)Imput Image から 人のキーポイントを表す (b)Part Confidence Map とキーポイントとキーポイントの繋がりを表す (c)Part Affimity Fields を抽出します。そして、その繋がりを (d)Bipartite Matching でマッチングさせ、結果 (e)Par
OpenPose - コマンド一覧 - Qiita
主なオプション --help: 全てのコマンドオプションを表示 --face: 顔検出を有効にする --hand: 手検出を有効にする --video input.mp4: 動画の読み込み --camera 3: Webカメラ番号を指定(複数カメラがある場合) --image_dir path_to_images\: 静止画像フォルダを指定 --ip_camera http://iris.not.iac.es/axis-cgi/mjpg/video.cgi?resolution=320x240?x.mjpeg: IPカメラを使用 --write_video path.avi: 動画出力 --write_images folder_path: 静止画出力 --write_keypoint path\: JSON, XML or YMLファイル出力 --write_json path\: JS
概要 tf-openposeを用いて骨格推定をして、その後3d-pose-estimatorを用いて3D姿勢推定をする一連の流れを解説します。また、それとともにハマった点とその解決方法を備忘録代わりに共有します。 tf-openposeについて tf-openposeを用いれば手軽に骨格推定を行うことが可能です。 tf-openposeのインストール
【Video2Video】MMagic の Controlnet Animation で DW Openpose が使えるようにする - パソコン関連もろもろ
はじめにMMagic の Controlnet Animation はデフォルトで「sd-controlnet-hed 」を使うようになっています。 DW Openposeが使えるようにスクリプトを一部改変しました。結果 動画はGoogle Bloggerに載せています。 support-touchsp.blogspot.com 環境 Windows 11 CUDA 11.7 Python 3.10 Python環境構築 pip install torch==2.0.1+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install accelerate==0.23.0 pip install mmcv==2.0.1 -f https://download.open
openpose/doc/01_demo.md at master · CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
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実行方法 下記からbinaryファイル(現時点の最新はopenpose-1.3.0-win64-gpu-binaries.zip)をダウンロードする https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases 解凍したフォルダ(仮にopenposeとする)をCドライブ直下に置く (実際はどこに置いても良い) openpose\modelフォルダ内にあるgetModels.batを実行してモデルをダウンロードする openposeフォルダを開き，アドレスバーにcmdと入力しコマンドプロンプトを立ち上げる コマンドプロンプトでbin\OpenPoseDemo.exeを実行する コマンド Webカメラで実行する 特にオプションは必要ない bin\OpenPoseDemo.exe Imageファイルで実行する --image_
Koichiro Mori on Twitter: "PyTorchによる発展ディープラーニング読んでるけどこの本いい！比較的、複雑なモデル（SSD、PSPNet、OpenPose、Self-Attention GAN、Efficient GAN、Transformer、BERT、3… https://t.co/dHEblVLFxW"
PyTorchによる発展ディープラーニング読んでるけどこの本いい！比較的、複雑なモデル（SSD、PSPNet、OpenPose、Self-Attention GAN、Efficient GAN、Transformer、BERT、3… https://t.co/dHEblVLFxW
OpenPose を Finetuning (転移学習の手法)して見下ろし画像の姿勢推定にトライしてみる | DevelopersIO
1 はじめに おはようございます、もきゅりんです。 この稿では、OpenPose モデルを Finetuning して見下ろし画像(Top view)の姿勢推定を行います。 ここで扱う OpenPose モデルとは、つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング という書籍の第4章で紹介されているモデルとなります。 *1 このモデルを使った理由としては、カスタマイズして姿勢推定する上で最も手近だったという点になります。 Finetuning を行う背景として、既存の OpenPose モデルだと見下ろし画像やしゃがみポーズでの姿勢推定がうまくいかなかったことと、既存モデルを様々なシチュエーションに適応させていく経験を得るためです。 Finetuningをする上で、ある程度の量が必要となる見下ろし画像(Top view)のRGBデータセットがなかったため、ITOP Datas
OpenPoseをMac(macOS Catalina, 10.15.5)で動かそうとしたとき、各ツールのバージョンを指定してインストールすることで動作まで辿り着けたので、そのメモ。 OpenPoseとは OpenPoseとは | ディープラーニングで人のポーズを解析 [arXiv]OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields [GitHub]openpose Openposeのインストール(mac) 下記手順に沿ってインストールしてみた。 Openposeのインストール(mac) ただ2020/06/28現在、依存関係のライブラリ等のバージョンで動作しなかったので、「Python」「TensorFlow」を変えてインストールした。 Python 3.6.10 オススメ：仮想環境構
Online 3D Openpose Editor [在线3D版openpose编辑器] - v1.2 | Stable Diffusion Poses | Civitai
I found a new AI tool Shakker, the best image-to-image tool. You can try it via https://www.shakker.ai, it can help you: -Remix: Upload a picture. Switching the prompts, you can create stunning images in the same style. -Style Transfer: Shakker not only extracts the style but also switches among various styles. Besides, Shakker also offers Object Control, Composition Control, Collage Redrawing, et
![Online 3D Openpose Editor [在线3D版openpose编辑器] - v1.2 | Stable Diffusion Poses | Civitai](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e4ba936638c4d8c885cd7c020deed2d8a11ca740/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimage.civitai.com%2FxG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA%2F9451e7f9-d635-4a4b-e530-c9183cfe0400%2Fwidth%3D1200%2F9451e7f9-d635-4a4b-e530-c9183cfe0400.jpeg)
GitHub - zhenyuczy/openpose_3d-pose-baseline_unity3d: Control the 3D model by capturing human joint points with a single camera
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【Stable Diffusion】ControlNetで前処理（Preprocessor）を個別に行い、低VRAMでもDepthやOpenposeを使う方法！
「ControlNet」でCUDA out of memoryが出る原因「ControlNet」を使っている最中にdepthやopenposeなどのモデルを使うと、VRAM6GBのGPUではCUDA out of memoryエラーが出ます。 これは簡単に言うと「使っているGPUのVRAMが足りず、処理が行えない」ために起こるエラーです。 例えばdepthの場合、素材となる画像から深度マップを生成する前処理（Preprocessor）と、その深度マップをAIイラストに適用する処理を同時に行っているからVRAM不足になるんですね。 ですので、この2つの処理をそれぞれ個別に行えば、ロースペックGPUでもdepthやopenposeを使用できるようになります。 Preprocessorを個別に行う方法Preprocessorを個別に行う方法は非常に簡単です。 ControlNetのタブを開き、ポ
12/1 猫でもできるAIを用いた走りの分析~Openpose編A~ - 大学生スプリンターの考えすぎる練習日誌
最近人気のAIってやつ。 AIで走りを分析することに、陸上男児ならだれもが憧れただろう。 自分はここ数ヶ月、Openposeってやつを動かして、走りの動画像から骨格を引っこ抜いて遊んできた。 正直言って、走りの分析にはそこまで使えなかった。 使えない理由 ・知りたい重心がわからない ・結局欲しい軌跡は手で描くことになる ・プログラムが重すぎる ・精度がそこまで高くない しかも一般人に優しくない仕様 Mac book pro (2017) で動かすと、意味不明なくらい重くなる。 (一番上の openopse.bin がそれ。5G近く食べている。 スマホの方がchromeがスムーズに動くレベル。) おまけにバッテリーをすごいスピードでバキュームする。 電源に繋いでいない状態では使いたくない。 しかも時間がエグいかかる。その間、PCは開っぱにしなきゃいけない。 亀PCを数時間も開きっぱなしにして
Stable Diffusionで複雑なポーズを試したら思い通りにならない、体がねじれて化物に…なんてこともありますよね。Stable Diffusionは学習したポーズしか認識できないので、そういったことになってしまいます。 それでは複雑なポーズはStable Diffusionで生成するのは不可能なのでしょうか？いいえ、安心してください。ControlNet OpenPoseを使うことで解決することができます。 ControlNet OpenPoseを使うことで棒人間や理想のポーズが映った画像から、ポーズを抽出して、同じポーズによって画像を生成することができます。この記事ではControlNet OpenPoseの機能や利用方法、そして具体的な手順について詳しく解説します。 もしポーズのプロンプトが知りたい方はこちらのページを参考にしてください。
【Diffusers】Stable Diffusion web UI拡張機能の「Openpose Editor」の代わりになるもの - パソコン関連もろもろ
DiffusersからStable Diffusionまたはその派生モデルを使っている人でStable Diffusion web UIを使っていない人向けの記事です。 「Openpose Editor」が使えなくて困っている人がいるかもしれません。 なにかと「ControlNet」が話題ですからね。 代わりになるものを見つけたので紹介します。 huggingface.co
OpenPoseという人間の骨格を推定する機械学習ライブラリがある。 Ubuntu18.10にopenposeをインストール(環境構築) OpenPose for Unity で人の動きを二次元に落とし込む これによって例えばMMDで動かすためのVMDに変換するなどのソフトウエアパイプラインソフトが開発されていたりするのだが、直接そのOpenPoseの結果を解析したいということもあるだろう。 JSON形式のまま解析できる人はスルーしてほしいが、CSVで欲しいっていう人もいるのでそのために変換ソフトを開発した。 今回はOpenPoseの出力形式であるJSONをCSVに変換するだけのスクリプトを掲載しておく。 OpenPoseで出力を得るには？ OpenPoseで出力を得るには引数に –write_json [保存するディレクトリ] をつけてやるだけでいい。JSON形式のファイルがフレーム数だ
AI技術(Openpose)を使ったテニスのサーブフォーム解析 公開日： 2019/03/27 最終更新日：2019/08/10 こんにちは。 個人でテニスのデータ分析ツールをつくってる@otakoです。 今回はAI技術を用いたOpenposeというツールを使い、サーブのフォーム解析をやってみました。 テニスのフォーム解析にAI技術が使えるか まずは「姿勢推定技術」について簡単に説明します。 「姿勢推定技術」とは、AI技術(深層学習)を用いて身体の動きを解析するものです。 人間の関節点（肩、肘、手首、腰、膝など）の動きを検出し、関節点をつなぎ合わせた骨格モデルを形成して画像出力します。 ↓は自分のサーブ動画を取り込んで、姿勢推定してみた動画です。 従来は、モーションキャプチャーを身体に取り付けるなど、関節点検出のハードルは高かったと思います。 ですが、こちらは特別な機材を必要とせず簡易に関
windows環境にて、OpenPoseのオープンソース実行環境を作る機会があったのでメモします. [環境] ・Windows10 ・GTX1060(6GB) ・CUDA10.0 ・cuDNN 1.Visualstudio2017インストール ①下記URLより、"Visual studio community 2017"をダウンロード. ※Microsoftアカウントが必要です 「https://my.visualstudio.com/Downloads?q=visual%20studio%202017&wt.mc_id=o~msft~vscom~older-downloads」 ②上記にてダウンロードしたものを実行し、インストール. "C++によるデスクトップ開発"にチェックを入れ、"WindowsSDK"と"C++"が項目に含まれている確認する. 2.CUDAインストール ①"http
目的 趣味でやっているバレーボールのプレー動作を分析し、良い時と悪い時の違いを研究したい。 背景 なんとなくこういうプレー動作しているな、なんとなくこういう傾向があるな、だからこうなんじゃないか、という主観や曖昧さを排除し、客観的にデータからプレー動作の傾向を自分なりに研究したいと思った。 OpenPoseとは カーネギーメロン大学のCenter for Technology Transfer and Enterprise Creation (CTTEC)で開発されたソフトウェア。 リアルタイムで複数人数のキーポイントの検出とマルチスレッドができるOpenCVとCaffeを使用したC ++のライブラリで画像から人の体や手、顔など合計130個のキーポイントを検出することができるリアルタイムシステム。 スポーツ分野での商用利用は不可。 wikipedia OpenPoseのGitHub やりた
AI（人工知能）姿勢測定ライブラリ「OpenPose」って何？ 「OpenPose」はカーネギーメロン大学がコンピュータービジョン学会「CVPR2017」で発表した、AI（人工知能）によって「画像から人の骨格を検出して姿勢測定」する技術です。 「OpenPose」の仕組みとしては、まずカメラ画像から人の関節点(右肩、左肩、右手首、左手首、右ひざ、左ひざなど18個）の動きを検出し、その関節点どうしをつなぎ合わせた骨格のモデル画像を出力していきます。すると、肘やひざの曲げ具合などが可視化され、人の動きがわかりやすくなります。 さらに、身体だけでなく顔や手の動きの解析も可能です。たとえば顔については眉毛、目、鼻、口、輪郭など70個の特徴点が検出されることで、笑っている、怒っているなどの表情もわかりやすくなります。また手の平については、手首付け根、各指の関節など左右合わせて42個の特徴点が求められ
AI（Deep Learning）による人物ポーズ可視化可能なOpenPoseを試してみる 第二波コロナ影響で再び外出を控えている毎日です。 みなさんは、如何お過ごしでしょうか。 梅雨も明けて、外は灼熱状態、そんな毎日、家の中で涼み ながら、 趣味の動画作成に時間を費やしています。 家の中では、マスクを外していれるので気が楽です。 今日は、「OpenPose」の話題です。 AIによる深層学習（Deep Learning）を用いて人物のポーズ を可視化 してくれる（関節点情報の取得できる）手法のこと です。 OpenPoseは、静止画を入力するだけで人間の関節点を検出することが可能。 さらにGPUなどの高性能プロセッサを使えば動画像内に 複数人の人物がいても、 リアルタイムに検出することも可能ということで、注目を浴びています。 身体だけでなく、顔と手まで解析可能。激しい動きの動画 でも検出で
DWposeはOpenpose fullより詳細に顔や指を表現できる全身用プリプロセッサです DWpose ControlNet auxiliary modelsを使って作成します pip install controlnet-aux==0.0.7 pip install mediapipe pip install -U openmim mim install mmengine mim install "mmcv>=2.0.1" mim install "mmdet>=3.1.0" mim install "mmpose>=1.1.0" ダウンロードした後必要なファイルを抽出 https://github.com/patrickvonplaten/controlnet_aux "controlnet_aux-master\src\controlnet_aux\dwpose\dwpose_c
拡張機能「3D Openpose Editor」とは？ 拡張機能「3D Openpose Editor」とはControlNetにあった「OpenPose」を三次元で描く拡張機能です。 「openpose」は棒人間を描くことで、そのポーズに合うように人物絵を作成するものでした。 openposeで棒人間にポーズをとらせる場合は、関節をドラッグアンドドロップなどでいじる平面的な操作をおこなっていました。 操作は分かりやすいのですが、ダンスの途中やスポーツをしている途中などの人物を描きたい場合、平面だけでは、それが立体としてどのようなポーズになっているかを判断するのが難しいです。 それに対して、「3D Openpose Editor」は奥行きもある状態で棒人間の画像を生成できるため、よりリアルに自分の描きたいポーズで出力することが可能です。 「openpose」がデッサンや彫刻の絵などの二次元
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toyxyz on X: "ComfyUI AnimateDiff Inpainting Openpose ControlNet test #stablediffusion #AIイラスト #AI #AnimateDIFF #ComfyUI https://t.co/z65Jg7NmTI"
ControlNet OpenPoseの使い方。 - 画像生成ドットコム
OpenPoseのJSON形式をCSVに変換する – Kim Biology & Informatics
AI技術(Openpose)を使ったテニスのサーブフォーム解析 | DataTennis.NET
Windows10にてGPU版OpenPoseを動かしてみた - Qiita
バレーボールのプレー動作を分析してみたくて、OpenPose使ってみた。 - Qiita
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DW OpenPose[DWpose](棒人間)を作成する - eightban's memo
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