Stable DiffusionでOpenPoseを使うメリットは？導入方法や画像からポーズを抽出する方法

2025年4月17日

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思い通りのポーズでAI画像を生成したい。そんな願いを持つ方は多いのではないでしょうか。Stable Diffusionでプロンプトだけを使って理想のポーズを表現しようとすると、何度も生成を繰り返す必要があり、時間も労力もかかってしまいます。

そこで注目したいのが「OpenPose」です。この機能を使えば、棒人間の画像を基に正確なポーズ指定ができるようになり、複雑な動きや複数人の構図も簡単に再現できます。特にポーズ集を活用することで、効率的に画像生成の幅を広げることができるのです。

この記事では、Stable DiffusionでOpenPoseポーズ集を活用する方法を詳しく解説します。ポーズ作成の手順から、ポーズだけを変える方法、棒人間の自動保存設定まで、実践的な情報をお伝えします。

Stable DiffusionでOpenPoseを使うメリット

ポーズ指定の難しさを解決

Stable Diffusionでは、プロンプトだけでポーズを指定しようとすると、思い通りの結果を得るのが難しいことがあります。「立っている」「座っている」といった基本的なポーズならまだしも、「右手を頭の後ろに回して、左足を少し前に出している」といった複雑なポーズになると、プロンプトだけで表現するのはほぼ不可能です。

OpenPoseを使えば、棒人間の形で視覚的にポーズを指定できるため、こうした複雑なポーズも簡単に再現できます。プロンプトで何度も試行錯誤する時間を大幅に削減できるのです。

プロンプトだけでは表現できない細かな動きを再現

ダンスのステップやスポーツの動作など、動きのあるポーズはプロンプトだけでは伝えにくいものです。OpenPoseを使えば、腕や足の角度、体の傾きなど、細かな動きまで正確に指定できます。

例えば、バレエのアラベスクや格闘技の構えなど、専門的な動作も棒人間で表現することで、AIに正確に伝えることができます。

複雑なポーズも直感的に作成

OpenPoseの最大の魅力は、視覚的に直感的にポーズを作成できる点です。文章で説明するよりも、実際に棒人間を動かして調整する方が、はるかに簡単にイメージを伝えられます。

また、複数人のポーズも個別に指定できるため、会話シーンやグループでのアクションなど、複雑な構図も思いのままに作成できます。

OpenPoseの基本を理解しよう

OpenPoseとは何か

OpenPoseは、人間の骨格構造を認識し、それを棒人間の形で表現するシステムです。元々はカーネギーメロン大学が開発した技術で、画像や動画から人間の姿勢を検出するために使われていました。

Stable Diffusionでは、この技術を応用して、指定したポーズに基づいた画像生成を可能にしています。OpenPoseを使うことで、AIに「このポーズで画像を生成してほしい」という指示を視覚的に伝えることができるのです。

棒人間でポーズを指定する仕組み

OpenPoseでは、人間の体を関節点と線で表現します。頭、首、肩、肘、手首、腰、膝、足首などの主要な関節がポイントとして表示され、それらを線で結んで骨格を形作ります。

この棒人間を自分で作成するか、既存の画像から抽出することで、AIに理想のポーズを伝えることができます。さらに、顔の表情や指の動きなども細かく指定できる「openpose_face」や「openpose_hand」といった機能もあります。

Stable Diffusionとの相性

OpenPoseはStable Diffusionと非常に相性が良く、ControlNetという拡張機能を通じて簡単に利用できます。ControlNetは画像生成時に条件を追加できる機能で、OpenPoseもその一つとして実装されています。

Stable Diffusionの柔軟な画像生成能力とOpenPoseの正確なポーズ指定を組み合わせることで、クリエイティブな可能性が大きく広がります。

OpenPoseの導入方法

ControlNetのインストール手順

OpenPoseを使うには、まずStable Diffusion Web UIに「ControlNet」という拡張機能をインストールする必要があります。以下の手順で簡単にインストールできます。

Stable Diffusion Web UIを起動し、上部メニューから「Extensions」タブをクリックします。
「Install from URL」を選択します。
「URL from extension’s git repository」の欄に以下のURLを入力します。
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git
「Install」ボタンをクリックします。
インストールが完了したら、「Extensions」→「Installed」の「Apply and restart UI」をクリックしてUIを再起動します。

OpenPoseモデルの追加方法

ControlNetをインストールしたら、次にOpenPoseモデルをダウンロードして追加します。

Hugging Faceなどのサイトから、OpenPoseモデルをダウンロードします。一般的には「control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors」というファイル名のモデルが使われています。
ダウンロードしたファイルを「stable-diffusion-webui」フォルダ内の「extensions」→「sd-webui-controlnet」→「models」フォルダに配置します。

また、より細かいポーズ指定のために、「openpose_editor」という拡張機能もインストールしておくと便利です。これは以下のURLからインストールできます。
https://github.com/fkunn1326/openpose-editor.git

初期設定のポイント

OpenPoseを効果的に使うための初期設定のポイントをいくつか紹介します。

まず、ControlNetの設定画面で「Enable」にチェックを入れ、「Control Type」で「OpenPose」を選択します。「Preprocessor」は一般的に「openpose」または「openpose_full」を選び、「Model」は先ほど追加した「control_v11p_sd15_openpose_fp16」などを選択します。

また、「Weight」の値を調整することで、ポーズの影響度を変えることができます。値が高いほどポーズが忠実に再現されますが、画像の自然さが損なわれることもあるので、0.8〜1.0程度から始めて調整するとよいでしょう。

画像からポーズを抽出する方法

元画像の選び方

ポーズを抽出する元画像を選ぶ際は、いくつかのポイントがあります。

まず、ポーズがはっきりと見える画像を選びましょう。複数の人物が重なっていたり、暗すぎたりする画像では、正確なポーズ抽出が難しくなります。また、全身が写っている画像が理想的ですが、上半身だけでも問題ありません。

人物の輪郭がはっきりしている画像や、背景とのコントラストが強い画像だと、ポーズ抽出の精度が上がります。雑誌の写真やプロのポートレート写真などが適しています。

ポーズ抽出の具体的な手順

元画像からポーズを抽出する手順は以下の通りです。

Stable DiffusionのControlNetタブで「Enable」にチェックを入れます。
「Control Type」で「OpenPose」を選択します。
「Preprocessor」で「openpose」または「openpose_full」を選びます。
「Model」で「control_v11p_sd15_openpose」などを選択します。
「Upload Image」ボタンをクリックして、元画像をアップロードします。
すると、元画像から抽出された棒人間が表示されます。
プロンプトを入力し、「Generate」ボタンをクリックすると、指定したポーズを反映した画像が生成されます。

抽出したポーズの調整テクニック

抽出したポーズがうまく認識されなかった場合や、微調整したい場合は、以下のテクニックが役立ちます。

ControlNetタブの「Edit」ボタンをクリックすると、OpenPose Editorが開きます。ここで棒人間の関節をドラッグして位置を調整したり、関節を追加・削除したりできます。

特に手や顔の部分は認識が難しいことがあるので、「openpose_hand」や「openpose_face」のプリプロセッサを使うと、より正確に抽出できます。また、複数人が写っている場合は、不要な人物の棒人間を削除することも可能です。

調整が完了したら、「Send pose to ControlNet」ボタンをクリックして、編集したポーズをControlNetに反映させます。

OpenPose Editorでポーズを作る

エディターの基本操作

OpenPose Editorは、棒人間を一から作成したり、既存の棒人間を編集したりするためのツールです。基本操作は非常にシンプルで直感的です。

エディターを開くには、ControlNetタブの「Edit」ボタンをクリックします。画面上部には様々なツールボタンがあり、下部には編集エリアがあります。

主な操作方法は以下の通りです。

関節の追加：「Add Point」ボタンをクリックして、編集エリアをクリックすると関節が追加されます。
関節の移動：関節をクリック＆ドラッグで移動できます。
関節の削除：関節を右クリックするか、「Delete Point」ボタンを押してから関節をクリックすると削除できます。
線の追加：「Connect Points」ボタンをクリックし、2つの関節を順にクリックすると線が追加されます。
人物の追加：「Add Person」ボタンをクリックすると、新しい人物の骨格が追加されます。

関節の動かし方のコツ

関節を動かす際のコツをいくつか紹介します。

まず、大きな関節から調整していくとスムーズです。頭、肩、腰、膝などの主要な関節を先に配置し、その後で肘や手首などの細かい部分を調整しましょう。

また、人間の体の構造を意識すると自然なポーズになります。例えば、腕を曲げる場合は肘の角度が自然な範囲内になるように注意しましょう。不自然な角度になると、生成される画像も不自然になりがちです。

複雑なポーズを作る場合は、参考画像を見ながら作業すると正確に再現できます。インターネット上の画像や、自分で撮影した写真を参考にするとよいでしょう。

自然なポーズを作るためのポイント

自然なポーズを作るためのポイントをいくつか紹介します。

人間の体には重心があり、立っているポーズでは重心が足の上にあるのが自然です。片足で立つ場合は、バランスを取るために体が少し傾くことを意識しましょう。

また、人間の動きには連動性があります。例えば、腕を振り上げると、反対側の体が少し傾いたり、足が動いたりします。こうした連動性を意識すると、より自然なポーズになります。

表情や手の形も重要です。「openpose_face」や「openpose_hand」を使って、表情や指の動きも細かく指定すると、より表現豊かな画像が生成できます。

ポーズ集の活用法

便利なポーズ集の探し方

OpenPoseのポーズ集は、インターネット上のさまざまなサイトで公開されています。特に以下のサイトが便利です。

サイト名	特徴
Civitai	多数のポーズ集が公開されており、評価やコメントも参考になる
SetPose	OpenPose専用のポーズ共有サイトで、カテゴリ別に整理されている
GitHub	オープンソースのポーズ集が多数公開されている

これらのサイトでは、「OpenPose」「Stable Diffusion Pose」などのキーワードで検索すると、多数のポーズ集が見つかります。また、「anime pose」「fashion pose」など、目的に合わせたキーワードを追加すると、より適切なポーズ集が見つかりやすくなります。

ポーズデータの保存と管理

ポーズデータは主に2つの形式で保存できます。

JSON形式：OpenPose Editorで「Save JSON」ボタンをクリックすると、ポーズデータをJSON形式で保存できます。このファイルは後で読み込んで再利用できます。
画像形式：棒人間の画像として保存する方法もあります。この場合、ControlNetで使用する際は「Preprocessor」を「none」に設定する必要があります。

ポーズデータを効率的に管理するには、フォルダを分類して整理するとよいでしょう。例えば、「立ちポーズ」「座りポーズ」「アクションポーズ」など、カテゴリごとにフォルダを作成すると、必要なポーズをすぐに見つけられます。

また、ポーズに名前を付けて保存すると、後で探しやすくなります。「dance_pose_01」「fighting_pose_02」のように、内容がわかる名前を付けるとよいでしょう。

ポーズ集からの応用テクニック

ポーズ集を単に使うだけでなく、応用することでさらに可能性が広がります。

例えば、複数のポーズを組み合わせる方法があります。上半身は「ポーズA」、下半身は「ポーズB」というように、OpenPose Editorで部分的に編集して新しいポーズを作ることができます。

また、既存のポーズを少し変更するだけでも、印象が大きく変わります。頭の角度を変えたり、手の位置を調整したりするだけで、同じポーズでも異なる印象の画像が生成できます。

さらに、ポーズと適切なプロンプトを組み合わせることで、より表現豊かな画像になります。例えば、同じダンスのポーズでも、「happy」「energetic」などの感情を表すプロンプトを追加することで、異なる雰囲気の画像が生成できます。

複数人のポーズを設定する

グループポーズの基本

複数人のポーズを設定する場合、基本的な考え方はシングルポーズと同じですが、いくつか注意点があります。

OpenPose Editorでは、「Add Person」ボタンをクリックすることで、新しい人物の骨格を追加できます。各人物の骨格は別々に編集できるため、それぞれ異なるポーズを設定できます。

複数人のポーズを作成する際は、全体のバランスを考えることが重要です。人物同士の位置関係や向きを考慮して、自然な構図になるように配置しましょう。

また、人物の数が増えると処理が重くなることがあるので、必要以上に多くの人物を配置しないよう注意しましょう。一般的には2〜3人程度が扱いやすいでしょう。

人物間の位置関係の調整

複数人のポーズを設定する際、人物間の位置関係は非常に重要です。

まず、人物同士の距離を適切に設定しましょう。近すぎると重なって不自然になりますし、遠すぎると関係性が伝わりにくくなります。シーンに合わせた自然な距離感を意識しましょう。

また、人物の向きも重要です。会話シーンなら互いに向き合うように、グループ写真なら同じ方向を向くように設定するなど、シーンに合わせた向きを考えましょう。

人物の大きさも考慮しましょう。遠近感を表現したい場合は、手前の人物を大きく、奥の人物を小さく設定します。ただし、あまり極端な大きさの差をつけると不自然になるので注意が必要です。

自然な構図を作るコツ

複数人の自然な構図を作るためのコツをいくつか紹介します。

三角形の構図を意識すると、安定感のある構図になります。例えば、3人の場合は三角形になるように配置すると、バランスの良い構図になります。

また、人物の視線や動きの方向を考慮することも重要です。全員が同じ方向を向いていると単調になりがちなので、視線や動きに変化をつけると、より動的で自然な構図になります。

さらに、人物間の関係性を表現するポーズを意識しましょう。友人同士なら肩を組んだり、恋人同士なら手をつないだりなど、関係性に合ったポーズを設定すると、より説得力のある画像が生成できます。

ポーズだけを変更する方法

キャラクターの特徴を維持したままポーズを変える

既に生成したキャラクターの特徴を維持したまま、ポーズだけを変更する方法があります。

最も簡単な方法は、シード値を固定することです。Stable Diffusionでは、同じシード値とプロンプトを使うと、似たような特徴の画像が生成されます。シード値を固定し、OpenPoseでポーズだけを変更することで、同じキャラクターで異なるポーズの画像を生成できます。

また、img2imgモードを使う方法もあります。既存の画像をimg2imgモードで読み込み、ControlNetでOpenPoseを設定することで、元の画像の特徴を維持したまま、ポーズだけを変更できます。

さらに、LoRAなどのモデルを使って特定のキャラクターを生成している場合は、同じモデルとプロンプトを使いながら、OpenPoseでポーズだけを変更することもできます。

効果的な設定パラメーター

ポーズだけを変更する際に効果的な設定パラメーターをいくつか紹介します。

パラメーター	推奨値	効果
Weight	0.8〜1.0	ポーズの影響度を調整
Denoising Strength	0.7〜0.8	img2imgモードでの変化の度合い
Guidance Scale	7〜9	プロンプトの影響度を調整

ControlNetの「Weight」は、ポーズの影響度を調整するパラメーターです。値が高いほどポーズが忠実に再現されますが、画像の自然さが損なわれることもあります。0.8〜1.0程度から始めて調整するとよいでしょう。

img2imgモードを使う場合は、「Denoising Strength」が重要です。値が低いほど元の画像の特徴が強く残り、ポーズの変化が小さくなります。0.7〜0.8程度が適切なバランスとされています。

「Guidance Scale」は、プロンプトの影響度を調整するパラメーターです。値が高いほどプロンプトの内容が忠実に反映されますが、画像の多様性が失われることもあります。7〜9程度が一般的な設定です。

ポーズ変更時の注意点

ポーズを変更する際には、いくつかの注意点があります。

まず、極端なポーズ変更は避けた方が良いでしょう。例えば、立っているポーズから寝ているポーズへの変更など、大きく姿勢が変わる場合は、画像の品質が低下することがあります。特に手や顔などの細部が崩れやすくなるので注意が必要です。

また、服装や髪型などの特徴も、ポーズ変更の影響を受けることがあります。特に動きの大きいポーズでは、服のシワや髪の流れが変わるため、元の画像と完全に同じ見た目を維持するのは難しい場合があります。

さらに、ポーズ変更時にはプロンプトの調整も重要です。例えば、「sitting」から「standing」に変更する場合は、プロンプトも「sitting」から「standing」に変更するなど、ポーズに合わせたプロンプトの修正が必要です。

よくあるトラブルと解決法

ポーズが反映されない原因

OpenPoseを使っていても、ポーズが思うように反映されないことがあります。その主な原因と解決法を見ていきましょう。

まず、ControlNetの設定ミスが考えられます。「Enable」にチェックが入っていない、「Preprocessor」や「Model」の選択が間違っているなど、基本的な設定を確認しましょう。特に「Preprocessor」は、元画像からポーズを抽出する場合は「openpose」や「openpose_full」を、既に棒人間の画像を使う場合は「none」を選ぶ必要があります。

また、「Weight」の値が低すぎる場合も、ポーズが反映されにくくなります。初めは0.8〜1.0程度の高めの値を設定し、徐々に調整するとよいでしょう。

さらに、プロンプトとポーズの矛盾も原因となることがあります。例えば、プロンプトに「sitting」と書いているのに、立っているポーズを指定すると、AIが混乱して思うような結果にならないことがあります。プロンプトとポーズの整合性を確認しましょう。

手や顔が崩れる問題の対処法

OpenPoseを使った画像生成で、特に手や顔が崩れやすいという問題があります。これは、AIが複雑な構造を正確に再現するのが難しいためです。

手の崩れを防ぐには、プロンプトに「detailed hands」「perfect hands」などの指定を追加するとよいでしょう。また、「openpose_hand」というプリプロセッサを使うと、指の動きまで細かく指定できるため、より自然な手の表現が可能になります。

顔の崩れに関しては、「beautiful face」「detailed face」などのプロンプトを追加することで改善されることがあります。また、「openpose_face」を使って表情や顔の向きを細かく指定することも効果的です。

それでも崩れる場合は、img2imgモードで生成し、「Denoising Strength」を低めに設定することで、元の画像の特徴を強く残しつつポーズだけを変更することができます。

設定の微調整で画質を向上させる

OpenPoseを使った画像生成の画質を向上させるためには、いくつかの設定を微調整するとよいでしょう。

まず、解像度を上げることで、細部の表現が向上します。ただし、解像度を上げると生成時間も長くなるため、バランスを考慮する必要があります。一般的には512×512や768×768程度が扱いやすいでしょう。

また、サンプリングステップ数を増やすことも効果的です。ステップ数が多いほど画像の品質は向上しますが、生成時間も長くなります。20〜30ステップ程度から始めて調整するとよいでしょう。

さらに、使用するモデルによっても結果が大きく変わります。最新のモデルや、特定のスタイルに特化したモデルを使うことで、より高品質な画像が生成できることがあります。様々なモデルを試して、自分の好みに合ったものを見つけるとよいでしょう。

OpenPoseで作る実用的な画像例

日常的なポーズの再現

OpenPoseを使えば、日常的なポーズも簡単に再現できます。例えば、読書をしている姿、料理をしている様子、スマートフォンを操作している姿など、普段の生活の一コマを切り取ったような自然なポーズが作れます。

日常的なポーズを作る際のポイントは、自然さを意識することです。極端な動きや不自然な角度は避け、リラックスした姿勢や自然な手の位置を心がけましょう。例えば、椅子に座っているポーズなら、背もたれに寄りかかる角度や足の組み方など、細かな部分まで考慮すると、より自然な印象になります。

また、日常的なポーズは参考画像が見つけやすいのも利点です。雑誌やインターネット上の写真を参考にすると、よりリアルなポーズが作れます。

アクションシーンの作成

OpenPoseの真価が発揮されるのは、アクションシーンの作成です。走る、跳ぶ、踊る、格闘するなど、動きのあるポーズはプロンプトだけでは表現が難しいですが、OpenPoseを使えば簡単に再現できます。

アクションシーンを作る際は、動きの瞬間を捉えることが重要です。例えば、走っているポーズなら、足が地面から離れている瞬間や、腕を大きく振っている瞬間など、動きの中でも特徴的な瞬間を選ぶと、より躍動感のある画像になります。

また、アクションシーンでは体の傾きや重心の位置も重要です。例えば、急カーブを曲がっている走者は体を内側に傾けるなど、物理的な自然さを意識するとよいでしょう。

表情や手の動きの細かな表現

OpenPoseの応用として、表情や手の動きの細かな表現も可能です。「openpose_face」や「openpose_hand」を使うことで、微笑みや驚き、指先で何かを掴む動作など、細かな表現も指定できます。

表情を表現する際は、顔の向きや目線の方向も重要です。例えば、上を見上げる表情と下を向く表情では、同じ「笑顔」でも印象が大きく変わります。顔の角度と表情の組み合わせを工夫することで、より豊かな感情表現が可能になります。

手の動きに関しては、指の曲げ方や手首の角度など、細かな部分まで指定できます。例えば、ピアノを弾く指の動きや、花を摘む繊細な動作など、手の表現が重要なシーンでは特に効果的です。

まとめ：OpenPoseポーズ集を最大限に活用するために

Stable DiffusionでOpenPoseポーズ集を活用することで、プロンプトだけでは難しい複雑なポーズも簡単に再現できるようになります。棒人間を使ったポーズ指定は直感的で、初心者でも扱いやすい方法です。

ポーズ集を効率的に活用するためには、自分専用のポーズライブラリを作成したり、OpenPose Editorで細かく調整したりするとよいでしょう。また、ControlNetの設定パラメーターを適切に調整することで、より自然で高品質な画像が生成できます。

OpenPoseの技術は日々進化しており、今後もさらに便利な機能が追加されることが期待されます。ぜひStable DiffusionでOpenPoseポーズ集を活用して、クリエイティブな画像生成を楽しんでください。