在Stable Diffusion中选择了正确的大模型和LoRA模型后，配合适当的关键词，要创作一张效果不错的图并不难。

但是我们出图的小姐姐的姿势都有很大的变化，这种抽卡的随机性很大，要让AI真正可控，这里我们就需要运用到一个非常实用的插件

那就是在ControlNet插件，ControlNet插件可以让我们出图时，精准控制人物的动作

如果大家的Stable Diffusion没有ControlNet插件，可以再github上获取安装地址

https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git，把这个安装地址复制到Stable Diffusion webui中进行插件安装即可

下面就是ControlNet在Stable Diffusion的功能截图，这次我们要讲的是ControlNet其中一个功能Canny边缘检测，这个预处理器就可以让我们很好的控制小姐姐的动作了

如果大家想要了解更多关于ControlNet的详细介绍，不可错过这个教程：https://huke88.com/course/153071.html（这个教程详细介绍了ControlNet插件的详细介绍和使用）

这里我们介绍一下如何通过Canny边缘检测来控制小姐姐

首先我们启用ControlNet，预处理器选择Canny边缘检测，模型选择control_sd15_canny

点击上传图像，选择一个我们最终成图想要的姿势图

接着点击“预览预处理结果”

然后我们就可以看到ControlNet里出现预览效果图了

可以从Annotator result中看到，ControlNet把人物的边缘轮廓都处理出来了，这样我们后续再生成图时，就可以根据这个预览效果控制动作

接下来只要按照之前成图的步骤流程，输入Prompt和Negative prompt

选择大模型，也可以适当添加一些LoRA模型

当然我们可以再stable diffusion的图片信息中，获取图片信息

点击文生图，系统会自动把所有信息带入到文生图中（在这里可以看到，我们原本的图片动作和我们希望创作的图是完全不同的）

信息带入到文生图后，点击可以修改Prompt，也可以完全不修改，直接点击生成

稍等片刻后，即可获得一张动作完全保持一致的图了

在Stable Diffusion中可以看到一张成图和一张边缘图

接下来，我们可以调整Prompt（关键词）来创作更多姿态可控的小姐姐了

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