Các điểm chính của bài viết này - OpenPose là một thư viện mã nguồn mở giúp phát hiện vị trí chung của mọi người trong ảnh và video và chuyển đổi chúng thành một bộ xương "hình que". - Chỉ có thể được sử dụng miễn phí cho mục đích phi thương mại. Giấy phép thương mại là khoản tiền bản quyền không hoàn lại trị giá 25.000 USD mỗi năm và không áp dụng cho lĩnh vực thể thao. - Trong thế giới AI tạo hình ảnh, phần lớn các ứng dụng đang chỉ định các tư thế hình que làm đầu vào cho ControlNet. - Nếu bạn đang sử dụng nó cho công việc, sẽ an toàn hơn khi xem xét MediaPipe Pose hoặc RTMPose trước, vì chúng có điều kiện cấp phép rõ ràng.
Hộp thông tin Ban biên tập
Miễn phí cho mục đích sử dụng phi thương mại / 25.000 USD mỗi năm cho giấy phép thương mại
Dự án nghiên cứu của Đại học Carnegie Mellon (CMU)
Tài liệu chính thức chỉ bằng tiếng Anh (vì là xử lý hình ảnh nên ảnh hưởng của ngôn ngữ UI ít)
Không có API loại SaaS. Kết hợp vào môi trường của riêng bạn dưới dạng thư viện C++/Python
Video không được gửi ra bên ngoài vì nó được thực thi cục bộ (không áp dụng xác thực của bên thứ ba như SOC2)
Không có sẵn với giấy phép miễn phí. Ngay cả giấy phép trả phí cũng không áp dụng cho lĩnh vực thể thao.
Xác nhận lần cuối: Ngày 4 tháng 8 năm 2026 bởi ban biên tập
Cho dù tôi có vẽ lại tư thế của hình minh họa người được tạo ra bao nhiêu lần đi chăng nữa thì nó vẫn không phải là góc độ mà tôi mong muốn. Hoặc bạn muốn trích xuất các giá trị số cho chuyển động của con người từ video nhưng bạn không biết nên chọn thư viện nào. Cho dù bạn đến từ lối vào nào, câu trả lời đều giống nhau. Ước tính tư thế là một công nghệ chuyển đổi bộ xương của con người thành dạng có thể đọc được bằng máy.
OpenPose là triển khai nổi tiếng nhất trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, liệu bạn có thể sử dụng nó cho công việc hay không lại là một câu chuyện khác. Giấy phép có điều kiện rất nghiêm ngặt.
Tại đây, chúng tôi sẽ liệt kê theo thứ tự các tài liệu bạn cần để đưa ra quyết định, bao gồm cách thức hoạt động, sử dụng ở đâu, chi phí bao nhiêu và chuyển đến đâu.
OpenPose là gì? Bạn có thể làm gì trong một từ?
OpenPose là một thư viện mã nguồn mở có chức năng phát hiện vị trí khớp của mọi người trong hình ảnh và video theo thời gian thực và xuất chúng dưới dạng thông tin về bộ xương của cơ thể, bàn tay và khuôn mặt. Được xuất bản như một dự án nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon (CMU), mã này được cung cấp công khai trên GitHub.
Bộ xương được tạo ra được gọi là "hình que". Đó là sơ đồ trong đó đầu, vai, khuỷu tay, cổ tay, hông, đầu gối và mắt cá chân được nối với nhau bằng các đường.
Một đặc điểm chính là thời gian xử lý gần như giữ nguyên cho dù có bao nhiêu người trong ảnh. So sánh thời gian suy luận do trang web chính thức công bố cho thấy Alpha-Pose và Mask R-CNN tăng thời gian xử lý khi số lượng người tham gia tăng lên, trong khi thời gian thực thi của OpenPose gần như không đổi. Tốc độ là như nhau dù là một người hay 10 người. Điều này khá hiệu quả trong thực tế.
Có một lý do khác để biết về OpenPose vào năm 2026. Đó là vì khi các bài báo học thuật nói về hiệu suất của việc ước tính tư thế, OpenPose hầu như luôn là cơ sở để so sánh. Nếu nó nói "12 điểm tốt hơn OpenPose", điều đó có nghĩa là thư viện này. Nó phục vụ như một thước đo cho ngành công nghiệp.
Làm thế nào để biến một bộ xương thành "hình người que"?
Đầu tiên phát hiện con người và sau đó tìm kiếm các khớp bên trong người đó. Hầu hết các ước tính tư thế đều hoạt động theo thứ tự này. Đây là lý do tại sao việc xử lý trở nên nặng nề hơn khi số lượng người tăng lên.
OpenPose có ý tưởng ngược lại. Nó xác định tất cả các ứng cử viên chung từ toàn bộ hình ảnh cùng một lúc, sau đó kết nối khuỷu tay nào và cổ tay nào thuộc về cùng một người. Đây là lý do tại sao thời gian xử lý không bị ảnh hưởng bởi số lượng người.
Những manh mối được sử dụng để xác định mối liên hệ giữa các khớp cũng rất độc đáo. Hệ thống ước tính từ hình ảnh xem có "dòng chảy theo hướng giống như cánh tay" giữa khuỷu tay và cổ tay hay không, đồng thời kết nối các cặp khớp với cùng một cơ thể con người. Thiết kế cho phép bạn chọn một người có cánh tay sẽ kết nối một cách tự nhiên ngay cả khi có người chồng lên nhau.
Kết quả là nó có thể chịu được những va chạm nhẹ và những thay đổi về ánh sáng. Không thể chạm tới các khớp bị ẩn hoàn toàn. Tuy nhiên, nếu cánh tay của bạn bị giấu một nửa trong đám đông, nó sẽ đưa bạn về vị trí thích hợp.
Đặc tính ``vẫn nhất quán ngay cả khi số lượng người tăng lên'' là lý do tại sao OpenPose tiếp tục được chọn để phân tích các cảnh quay của camera giám sát và cảnh quay thể thao.
Tôi cũng muốn đọc nó
7 lựa chọn thay thế cho Nano Banana trong Google Earth, miễn phí và có sẵn bằng tiếng Nhật (phiên bản 2026)
Nano Banana trên phiên bản web của Google Earth đã tạm thời bị đình chỉ kể từ một ngày sau khi phát hành (kể từ tháng 8 năm 2026). Chúng tôi đã so sánh bảy lựa chọn thay thế trên ba trục: miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở, đồng thời sắp xếp cách lựa chọn dựa trên mục đích trực quan hóa bản đồ. Bạn có thể thấy các điểm đến di chuyển thực tế bao gồm ComfyUI và Stable Diffusion.
Ngày 5 tháng 8 năm 2026
Giải pháp nào thay thế cho FLUX 3? 15 ứng cử viên miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở (phiên bản 2026)
FLUX 3 được công bố vào ngày 23 tháng 7 năm 2026 và vẫn đang trong giai đoạn truy cập sớm. Thay vì giải thích về đơn vị chính, chúng tôi đã sắp xếp 15 lựa chọn thay thế có thể được sử dụng ngay trên ba trục: bậc miễn phí, lời nhắc tiếng Nhật và nguồn mở (thực thi cục bộ), đồng thời chúng tôi cũng đã biên soạn một bảng tham chiếu nhanh theo cách sử dụng, các bước để xác nhận việc sử dụng thương mại và cách ước tính chi phí chuyển đổi.
Ngày 3 tháng 8 năm 2026
Bạn có thể nhận được bao nhiêu khớp? - Những điểm chính có thể được phát hiện
Bước đầu tiên trong việc xác định ứng dụng là xác định xem nó có thể được thực hiện tốt đến mức nào. Mẫu bạn cần sẽ thay đổi tùy thuộc vào việc bạn chỉ cần biết hình bóng của toàn bộ cơ thể hay bạn cần góc của một ngón tay.
Sau đây là các mục tiêu phát hiện chính mà OpenPose có thể xử lý.
| Mục tiêu phát hiện | Số điểm chính điển hình | bạn biết gì không? |
|---|---|---|
| Cơ thể (BODY_25) | 25 điểm | Đầu, vai, khuỷu tay, cổ tay, hông, đầu gối, mắt cá chân và ngón chân |
| Nội dung (định dạng COCO) | 18 điểm | Bộ xương toàn thân cơ bản không bao gồm các ngón chân |
| tay | 21 điểm cho một tay | Độ cong của từng khớp ngón tay |
| khuôn mặt | 70 điểm | Hình dạng chi tiết của đường viền, lông mày, mắt, mũi và miệng |
Nói cách khác, bạn có thể bao gồm mọi thứ từ toàn bộ cơ thể đến đầu ngón tay và nét mặt bằng một thư viện. Việc kích hoạt đồng thời bàn tay và khuôn mặt sẽ làm tăng thời gian xử lý một cách tự nhiên, do đó, việc chỉ kích hoạt những phần cần thiết là thực tế.
BODY_25, có thể nắm bắt đến tận ngón chân, là định dạng được sử dụng để phân tích dáng đi và phân tích chuyển động khiêu vũ. Đối với mục đích tạo minh họa, 18 điểm là đủ.
Tại sao OpenPose thu hút sự chú ý cho việc tạo hình ảnh?
Khi để AI vẽ hình minh họa hay bức ảnh, việc khó nhất chính là tạo dáng. Ngay cả khi bạn đưa ra một mệnh lệnh bằng văn bản chẳng hạn như “Hãy giơ tay phải lên và quay lại”, hình ảnh bạn nhận được mỗi lần vẫn khác nhau. Đôi khi nó thậm chí còn có ba tay.
Đây là nơi các số liệu hình que phát huy tác dụng. Nếu bạn đưa cho họ một hình ảnh của một bộ xương và nói, ``Hãy vẽ nó theo hình này'', bố cục sẽ được cố định. Không cần phải giải thích các góc độ trong văn bản.
Một mô hình điều khiển bổ sung có tên ControlNet chịu trách nhiệm về cơ chế này và chế độ lấy các hình que làm đầu vào được gọi là "OpenPose". Khi chúng ta nói về việc ``sử dụng OpenPose'' trong bối cảnh tạo hình ảnh, chúng ta thường đề cập đến chế độ điều khiển này chứ không phải chính thư viện CMU.
Sau khi sửa tư thế, chỉ có thể thay đổi quần áo, kiểu dáng và hình nền bằng văn bản. Đây là quy trình chuẩn khi tạo nhiều đoạn cắt của cùng một ký tự.
Nếu muốn sắp xếp các tùy chọn để tự tạo hình minh họa, trước tiên bạn có thể đọc bài viết so sánh công cụ minh họa AI để hiểu nhanh những công cụ nào có thể sử dụng ControlNet.
Cách sử dụng 1: Tạo hình minh họa từ hình que bằng ControlNet
Luồng thực tế là 3 bước. Bước đầu tiên của bạn sẽ phụ thuộc vào việc bạn có sẵn ảnh tham khảo hay không.
- Chuẩn bị các hình ảnh làm cơ sở cho tư thế (ảnh do chính bạn chụp, tài liệu miễn phí, ảnh chụp màn hình của mô hình 3D, v.v.)
- Chuyển đổi sang hình ảnh bộ xương hình que bằng quá trình tiền xử lý
- Tạo bằng cách chuyển hình ảnh bộ xương và hướng dẫn văn bản (hướng dẫn tới AI) dưới dạng một bộ
Sau khi xử lý trước, thông tin về khuôn mặt và quần áo trong ảnh gốc sẽ bị loại bỏ, chỉ còn lại bộ xương. Nếu bạn sử dụng ảnh của người khác thì sẽ có vấn đề về quyền chân dung và bản quyền, vì vậy hãy nhớ kiểm tra nguồn tài liệu. Chỉ vì nó chỉ là một bộ xương không có nghĩa là nó an toàn.
Về môi trường tạo, cảm giác vận hành hoàn toàn khác nhau tùy thuộc vào loại kết nối các nút để tạo luồng quy trình và loại hoàn thành quy trình bằng cách nhập biểu mẫu. Bằng cách đọc bài viết tóm tắt sự khác biệt giữa ComfyUI và Stable Diffusion, bạn có thể quyết định nên chuẩn bị môi trường nào.
Nếu bạn liệt kê những ưu và nhược điểm của từng môi trường thì nó sẽ như thế này.
| môi trường | ControlNet dễ sử dụng | người phù hợp |
|---|---|---|
| Giao diện người dùng loại nút (ComfyUI, v.v.) | Bạn có thể sắp xếp tốt thứ tự xử lý. | Những người muốn lặp lại cùng một quy trình hàng chục lần |
| Giao diện người dùng loại biểu mẫu | Chỉ cần vài cú nhấp chuột với các tiện ích mở rộng đã được cài đặt | Những người muốn thử trước |
| Dịch vụ tạo đám mây | Tùy thuộc vào dịch vụ, một số có thể không được hỗ trợ. | Những người muốn tránh xây dựng một môi trường |
Nói cách khác, nếu bạn muốn sản xuất hàng loạt nhiều lần, hãy sử dụng loại nút và nếu bạn muốn chờ xem, hãy sử dụng loại biểu mẫu. Bạn sẽ gần như không bao giờ bị nhầm lẫn khi sử dụng phương pháp này.
Stable Diffusion là mô hình tạo hình ảnh AI có thể tạo hình ảnh từ hướng dẫn văn bản hoặc chỉnh sửa hình ảnh hiện có. Ngoài việc tạo hình ảnh bằng lời nhắc, nó còn hỗ trợ img2img, tạo hình ảnh từ hình ảnh, chỉnh sửa một phần và điều chỉnh kiểu bằng mô hình và LoRA. Nếu bạn cài đặt nó trong môi trường cục bộ của mình, bạn có thể tạo trong khi kiểm soát chi tiết cài đặt tạo và quy trình làm việc. Nó phù hợp cho các nhà thiết kế muốn tạo môi trường sản xuất của riêng họ, người sáng tạo minh họa và người dùng nâng cao muốn thử nghiệm sâu sắc về việc tạo hình ảnh AI.
Cách sử dụng 2: Tự lắp ráp hình que
Có một số tư thế không thể tìm thấy ảnh tham khảo. Hành động đặc biệt, góc độ không thể và tư thế dành riêng cho nhân vật.
Trong những trường hợp như vậy, hãy di chuyển hình que trực tiếp trong trình chỉnh sửa. Các môi trường như ComfyUI có một công cụ chỉnh sửa tên là OpenPose Editor cho phép bạn kéo từng khớp một để tạo hình dạng bạn muốn. Điều này rất hữu ích vì nó giúp loại bỏ toàn bộ thời gian tìm kiếm ảnh.
Bộ xương đã tạo có thể được lưu dưới dạng hình ảnh và được sử dụng lại. Nếu bạn lưu khoảng 10 tư thế thường dùng, tốc độ sản xuất một loạt tư thế sẽ thay đổi.
Một điều cần lưu ý. Hình que là tập hợp các điểm hai chiều nên nó không có thông tin về chiều sâu. Có thể không thể biết được cánh tay ở phía trước hay phía sau cơ thể chỉ từ hình ảnh bộ xương. Nếu kết quả được tạo trông phẳng một cách kỳ lạ thì đây thường là nguyên nhân.
Trong trường hợp đó, sẽ nhanh hơn khi tạo lại bộ xương với một góc hơi khác. Điều này đáng tin cậy hơn việc thêm "cánh tay về phía trước" ở phía văn bản.
ComfyUI là một công cụ tạo hình ảnh cho phép bạn xây dựng và chạy các mô hình Stable Diffusion bằng cách sử dụng quy trình làm việc dựa trên nút. Việc xử lý như tạo văn bản thành hình ảnh, tạo hình ảnh thành hình ảnh, in-paint, nâng cấp, ControlNet, LoRA và SDXL có thể được kết nối trên cơ sở từng nút. Nó được thiết kế để dễ dàng tái tạo và điều chỉnh vì quy trình làm việc tại thời điểm tạo có thể được đọc từ siêu dữ liệu có trong hình ảnh được tạo. Nó phù hợp cho những người sáng tạo muốn tự mình lắp ráp các quy trình tạo chi tiết và những người dùng nâng cao muốn quản lý quy trình sản xuất và xác minh mô hình.
Nó có thể được sử dụng thương mại? Kết luận giấy phép
Đây là phần quan trọng nhất của bài viết này.
OpenPose do CMU xuất bản được phân phối theo giấy phép miễn phí chỉ nhằm mục đích phi thương mại. Không có vấn đề gì cho việc nghiên cứu, học tập hay sở thích cá nhân. Việc sử dụng thương mại, chẳng hạn như kết hợp nó vào các sản phẩm của công ty hoặc sử dụng nó như một sản phẩm bàn giao cho một dự án được ủy quyền, nằm ngoài phạm vi của giấy phép tự do.
Việc sử dụng thương mại đòi hỏi phải có thỏa thuận cấp phép riêng, phải trả phí bản quyền không hoàn lại là 25.000 USD mỗi năm. Ngoài ra, giấy phép thương mại này có hạn chế là không thể áp dụng cho lĩnh vực thể thao. Khu vực có nhiều khả năng có nhu cầu phân tích chuyển động nhất lại không được đề cập ngay từ đầu.
Khi được tổ chức, nó trông như thế này:
| Mục đích | Tôi có thể sử dụng nó miễn phí không? | nhận xét |
|---|---|---|
| Nghiên cứu tại các trường đại học và viện nghiên cứu | Có thể được sử dụng | Áp dụng cho mục đích phi thương mại |
| Học tập cá nhân/sáng tạo sở thích | Có thể được sử dụng | Cách giải thích thay đổi khi kiếm tiền |
| Tích hợp vào các dịch vụ của riêng bạn | không sử dụng được | Yêu cầu giấy phép thương mại với giá 25.000 USD mỗi năm |
| Giao hàng theo công việc của khách hàng | không sử dụng được | Tương tự như trên |
| Phân tích phong trào thể thao (thương mại) | không sử dụng được | Không được cấp phép thương mại |
Nói cách khác, nếu bạn sử dụng nó để kinh doanh thì chi phí chắc chắn không hề nhỏ. Đây không phải là số tiền mà các nhà phát triển cá nhân hoặc nhóm nhỏ có thể dễ dàng chi trả.
Về "OpenPose" được sử dụng trong ControlNet để tạo hình ảnh, việc xử lý giấy phép sẽ khác nhau tùy thuộc vào nguồn triển khai và phân phối. Khi cài đặt, hãy nhớ đọc ký hiệu quyền mà theo đó tệp mô hình/phần mở rộng mà bạn đã cài đặt sẽ được phân phối. Nó không giống như "tất cả các điều kiện đều giống nhau vì nó được gọi là OpenPose". Cách nguy hiểm nhất để tiến hành là đưa món hàng vào chuyến giao mà không kiểm tra điều này.
Quy trình kiểm tra quyền khi giới thiệu công cụ AI trong công ty của bạn được tóm tắt trong bài viết về kiểm toán nội bộ các công cụ AI. Nếu bạn muốn hệ thống hóa xác nhận giấy phép, vui lòng bấm vào đây.
Tôi nên chọn cái nào cho mục đích thương mại? So sánh thư viện thay thế
Trước khi bỏ ra 25.000 đô la một năm, có những lựa chọn cần cân nhắc. Lĩnh vực ước tính tư thế đã tiếp tục phát triển ngay cả sau khi OpenPose được phát hành, với nhiều triển khai tiếp theo đang xuất hiện.
Các ví dụ tiêu biểu là MediaPipe Pose, RTMPose và ViTPose của Google.
| thư viện | Đặc trưng | |
|---|---|---|
| tư thế mở | Thời gian xử lý không đổi ngay cả với số lượng người lớn. Tiêu chí so sánh các bài báo | Nghiên cứu, sao chép các bài báo hiện có |
| Tư thế MediaPipe | Nhẹ và hoạt động trên trình duyệt di động | Nhúng ứng dụng, xử lý thời gian thực |
| RTMPose | Triển khai muộn nhằm cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác | Phân tích hành vi trong hoạt động thực tế |
| ViTpose | Thực hiện để đạt độ chính xác cao | Phân tích ưu tiên độ chính xác |
MediaPipe Pose được thiết kế chú trọng vào việc di chuyển dễ dàng ở phía thiết bị và thường được triển khai trên điện thoại thông minh và trình duyệt. RTMPose và ViTPose tương đối mới và nhằm mục đích cân bằng độ chính xác và tốc độ.
Tuy nhiên, các điều kiện cấp phép khác nhau. Hãy đảm bảo kiểm tra ký hiệu giấy phép chính thức cho từng dự án để xác định xem dự án đó có được chấp nhận về mặt thương mại hay không. Thật nguy hiểm khi đưa ra đánh giá dựa trên những gì bạn nghe được từ một người nói, ``Bởi vì đó là MediaPipe, nó có thể được sử dụng cho mục đích thương mại mà không cần bất kỳ điều kiện nào.''
Thành thật mà nói, nếu bạn định tạo ra một sản phẩm thương mại mới, việc chọn thứ gì đó khác ngoài OpenPose là điều đương nhiên. Giá trị của OpenPose là nó "được mọi người biết đến như một tiêu chuẩn để so sánh", chứ không phải tính mới của việc triển khai.
Tóm tắt cho đến nay: OpenPose là một thư viện phát hiện bộ xương mạnh mẽ trước số lượng người và được sử dụng để chỉ định tư thế hình que của ControlNet trong việc tạo hình ảnh. Miễn phí cho mục đích sử dụng phi thương mại, 25.000 USD mỗi năm cho mục đích thương mại, không bao gồm các sân thể thao. Nếu bạn đang sử dụng nó cho công việc, trước tiên bạn nên xem xét MediaPipe Pose hoặc RTMPose.
Bạn cần máy gì để chạy nó?
Nếu bạn đang hướng tới xử lý thời gian thực thì máy được trang bị GPU NVIDIA là điều kiện tiên quyết. Nó sẽ chỉ hoạt động với CPU, nhưng tốc độ sẽ giảm đáng kể. Điều này gây khó khăn cho các ứng dụng xử lý video theo thời gian thực.
Nếu bạn chỉ đang xử lý từng ảnh tĩnh một, bạn có thể đợi CPU hoàn tất quy trình. Nếu bạn lật vài trăm tờ theo đợt, câu chuyện sẽ khác.
Tôi cũng sẽ thành thật viết ra mức độ khó khăn của việc xây dựng môi trường. Có một quy trình để chuẩn bị các thư viện phụ thuộc C++ và những người dùng lần đầu thường gặp khó khăn ở đây. Tài liệu cài đặt chính thức của GitHub được viết cẩn thận, vì vậy, cách nhanh nhất là thực hiện theo thứ tự các bước mà không bỏ qua bất kỳ bước nào.
Nếu bạn chỉ sử dụng nó để tạo hình ảnh qua ControlNet thì sự cố này gần như không bao giờ xảy ra. Tất cả những gì bạn cần làm là bao gồm phần mở rộng và tệp mô hình. Ngay cả khi bạn sử dụng OpenPose, xin lưu ý rằng các bước chuẩn bị cần thiết là hoàn toàn khác nhau.
Đâu là điểm mà bạn có xu hướng vấp ngã?
Chúng tôi sẽ liệt kê các lĩnh vực có thể tiến hành tham vấn sau khi thực hiện. Nếu biết nguyên nhân, bạn có thể khắc phục chỉ trong vài phút.
- Không phát hiện thấy bộ xương nào - người quá nhỏ hoặc tứ chi bị cắt khỏi góc nhìn. Chuẩn bị vật liệu phù hợp với toàn bộ cơ thể của bạn vào khung.
- Các bộ xương bị trộn lẫn khi có nhiều người - Điều này xảy ra khi mọi người xếp chồng lên nhau. Thay đổi vị trí camera hoặc chia khung hình
- Tư thế của ảnh được tạo hơi lệch—vì hình que thiếu thông tin về độ sâu. Việc tái tạo bộ xương ở một góc độ khác sẽ nhanh hơn.
- Ngón tay sụp đổ - Thông tin về ngón tay không chỉ được truyền qua bộ xương của cơ thể. Sử dụng các điểm chính của bàn tay cùng nhau hoặc sửa đổi bàn tay riêng biệt ở phía thế hệ
Trong mọi trường hợp, việc thay đổi nguyên liệu đầu vào sẽ nhanh hơn là tìm hiểu sâu hơn về cài đặt. Ghi nhớ điều này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian.
Tôi nên kiểm tra những gì khi sử dụng nó cho công việc?
Liệt kê các mục bạn muốn loại bỏ trước khi thực hiện chúng với tư cách nhóm. Tôi đã thu hẹp nó xuống chỉ còn những thứ có thể gây ra vấn đề sau này.
| Kiểm tra các mục | Điểm để xem |
|---|---|
| giấy phép | Việc sử dụng của công ty bạn có đủ điều kiện là phi thương mại không? Nếu không áp dụng được, hãy chuyển đến phần trả phí hoặc thay thế |
| Quyền vật chất | Bạn có được sự cho phép của nhiếp ảnh gia/chủ thể của bức ảnh mà bạn đang chụp không? |
| thông tin cá nhân | Nếu bạn đang xử lý các video có khuôn mặt, hãy quyết định nơi lưu chúng và thời gian lưu chúng. |
| Vị trí xử lý | Nếu nó được hoàn thành cục bộ, dữ liệu sẽ không bị mất. Nếu sử dụng đám mây, hãy kiểm tra đích đến |
| Dung sai chính xác | Nếu dương tính giả xảy ra, nó sẽ ảnh hưởng đến doanh nghiệp của bạn đến mức nào? |
Khi sử dụng tính năng phát hiện điểm chính của khuôn mặt, chúng tôi đang xử lý thông tin có thể nhận dạng các cá nhân. Trong khi chỉ riêng bộ xương đã mang tính ẩn danh cao thì 70 điểm trên khuôn mặt lại được coi là một vấn đề khác.
Khả năng chạy cục bộ cũng là một thế mạnh của OpenPose về mặt này. Vì không cần gửi video đến máy chủ bên ngoài nên nó có thể xử lý các tài liệu không thể phát hành bên ngoài công ty. Các dịch vụ phân tích đám mây thường gặp khó khăn trong lĩnh vực này và ngừng triển khai.
Nếu muốn hợp lý hóa việc thu thập thông tin liên quan đến AI, bạn có thể tạo một hệ thống theo dõi thông tin chính, chẳng hạn như hệ thống được đề cập trong hướng dẫn về công cụ tìm kiếm AI, để bạn không bỏ lỡ các cập nhật quan trọng như thay đổi giấy phép.
Bạn muốn giới thiệu OpenPose cho ai?
Tổ chức theo mục đích. Câu trả lời sẽ thay đổi tùy thuộc vào nơi bạn rơi.
| hoàn cảnh của bạn | Khuyến khích |
|---|---|
| Tôi muốn thực hiện một thí nghiệm để tái tạo bài báo. | OpenPose là sự lựa chọn của bạn. Đây là tiêu chuẩn so sánh |
| Tôi muốn tự mình sửa tư thế của hình minh họa | OpenPose qua ControlNet là đủ |
| Tôi muốn kết hợp tính năng phát hiện tư thế vào ứng dụng của mình | Chuyển sang thứ gì đó có điều kiện thương mại rõ ràng như MediaPipe Pose |
| Tôi muốn phân tích chuyển động thể thao về mặt thương mại. | OpenPose không được áp dụng. Tìm kiếm người khác |
| Dù sao thì tôi cũng muốn cải thiện độ chính xác. | Xem xét triển khai mới hệ thống ViTPose |
Nói cách khác, hãy chọn OpenPose để nghiên cứu và sử dụng cá nhân và chọn một cái khác cho mục đích kinh doanh. Dòng này là đơn giản nhất.
Nếu bạn gặp khó khăn trong việc lựa chọn một công cụ tạo hình ảnh, tốt nhất bạn nên xem qua các tùy chọn hiện có trong danh mục tạo hình ảnh. Khả năng tương thích của ControlNet thay đổi tùy theo môi trường.
Xem các so sánh/lựa chọn thay thế liên quan
Khi thực sự chỉ định các tư thế, thử thách tiếp theo là chọn chính môi trường tạo. Vui lòng xem bên dưới để biết cái nào phù hợp nhất với yêu cầu của bạn.
- So sánh ComfyUI và Stable Diffusion — Chọn một trong hai tùy chọn này nếu bạn muốn kết hợp ControlNet
- So sánh Stable Diffusion và Giữa hành trình - Sự khác biệt nằm ở sự dễ dàng kiểm soát tư thế
- So sánh Midjourney và Adobe Firefly - dành cho những người coi trọng điều kiện sử dụng thương mại
- Các lựa chọn thay thế cho Stable Diffusion - một lối thoát nếu bạn không thể chuẩn bị môi trường địa phương
- Công cụ thay thế cho ComfyUI — Dành cho những người không thích thao tác với nút
- Các lựa chọn thay thế giữa hành trình - Ứng cử viên cho chi phí hàng tháng thấp hơn
Thông tin chi tiết về từng công cụ được tóm tắt trên trang Ổn định Khuếch tán và ComfyUI.
Ban biên tập Phán quyết
OpenPose vẫn hoạt động như một công nghệ. Điểm mạnh rõ ràng của nó là thời gian xử lý không tăng ngay cả khi số lượng người tăng lên và nó vẫn là một lựa chọn mạnh mẽ trong các tình huống mà hình ảnh được xử lý bởi nhiều người. Lý do tại sao các bài báo học thuật tiếp tục sử dụng nó làm tiêu chuẩn so sánh là vì khả năng của nó.
Tuy nhiên, nếu bạn sử dụng nó để kinh doanh thì câu chuyện lại khác. Tiền bản quyền không hoàn lại 25.000 USD mỗi năm là không thực tế đối với các nhà phát triển cá nhân hoặc nhóm nhỏ. Hơn nữa, lĩnh vực thể thao, nơi có nhu cầu phân tích chuyển động lớn nhất, lại không được cấp giấy phép thương mại. Cấu trúc như vậy nên không thể có nhiều người sử dụng như họ muốn. Thành thật mà nói, ở đây khó khăn.
Mặt khác, việc sử dụng nó làm hình ảnh trong ControlNet để tạo hình ảnh lại là một câu chuyện hoàn toàn khác và việc này cực kỳ dễ dàng hơn. Chỉ cần sửa được tư thế, bạn có thể tạo ra nhiều vết cắt của cùng một nhân vật ở tốc độ khác nhau. Đối với những người làm nghề minh họa, đây là một kỹ thuật đáng học hỏi.
Tóm lại, hãy xem xét OpenPose để nghiên cứu và sản xuất minh họa cá nhân và MediaPipe Pose hoặc RTMPose để tích hợp vào các sản phẩm thương mại. Nếu bạn tiếp tục nhầm lẫn giữa hai thế giới này, vấn đề cấp phép sẽ phát sinh sau này. Vẽ một đường rồi di chuyển bàn tay của bạn.
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
H. Tôi có thể sử dụng OpenPose miễn phí không?
Miễn phí cho mục đích phi thương mại. Nghiên cứu, học tập và tạo ra sở thích cá nhân nằm trong phạm vi này. Việc sử dụng thương mại không được bao gồm trong giấy phép miễn phí và yêu cầu giấy phép thương mại hàng năm trị giá 25.000 USD riêng biệt.
H. Điều gì xảy ra nếu tôi sử dụng nó cho hoạt động kinh doanh của công ty?
Nếu nó được tích hợp vào các dịch vụ của riêng bạn hoặc được sử dụng như một sản phẩm có thể bàn giao cho một dự án được ủy quyền thì nó sẽ được sử dụng cho mục đích thương mại. Vì điều này vượt quá phạm vi của giấy phép miễn phí nên phản ứng đúng đắn là ký hợp đồng mua giấy phép trả phí hoặc chuyển sang thư viện khác với các điều khoản thương mại rõ ràng.
Câu hỏi: "OpenPose" được sử dụng trong Stable Diffusion có theo cùng giấy phép không?
Ngay cả khi có cùng tên, các điều kiện cũng khác nhau tùy thuộc vào nguồn phân phối và cách triển khai. Vui lòng kiểm tra thông tin giấy phép được hiển thị mỗi khi bạn cài đặt tiện ích mở rộng hoặc tệp mô hình. Điều quan trọng là không chỉ đánh giá bằng tên.
H. Nó có hoạt động trên máy tính không có GPU không?
Nó hoạt động, nhưng nó chậm hơn đáng kể. Nếu bạn muốn xử lý video trong thời gian thực, GPU NVIDIA thực chất là điều kiện tiên quyết. Nếu chỉ cần xử lý một vài ảnh tĩnh, bạn có thể đợi CPU hoàn tất quá trình.
Q.Tôi nên chọn MediaPipe nào?
MediaPipe Pose rất thực tế nếu bạn muốn kết hợp nó vào một sản phẩm thương mại. Nó nhẹ và có thể được sử dụng ở phía thiết bị đầu cuối. Nếu bạn muốn so sánh với các bài báo hiện có trong nghiên cứu của mình hoặc nếu mục đích chính của bạn là phát hiện một số lượng lớn người cùng lúc thì OpenPose là phù hợp.
Q. Tôi có thể lấy hình ảnh của các hình que ở đâu?
Ý tưởng cơ bản là xử lý trước ảnh tham chiếu và tự động tạo ảnh tham chiếu. Nếu chưa có ảnh, bạn có thể tự tạo ảnh bằng cách kéo các khớp bằng công cụ chỉnh sửa như OpenPose Editor. Bộ xương bạn tạo có thể được lưu và tái sử dụng bao nhiêu lần tùy thích.
Q. Bạn có thể loại bỏ các hình dạng chi tiết trên bàn tay và khuôn mặt không?
Bạn có thể lấy nó. Bàn tay tương ứng với 21 huyệt trên một bàn tay và khuôn mặt tương ứng với 70 huyệt. Tuy nhiên, nếu bạn kích hoạt chúng cùng lúc, quá trình xử lý sẽ trở nên nặng nề hơn, do đó, thực tế là chỉ sử dụng những phần cần thiết.
Q. Tại sao tư thế của ảnh được tạo ra không như được chỉ định?
Điều này là do hình que không có thông tin chuyên sâu. Có thể không xác định được cánh tay ở phía trước hay phía sau cơ thể, dẫn đến việc diễn giải hai chiều. Xây dựng lại bộ xương với một góc độ khác là cách khắc phục đáng tin cậy hơn là bổ sung bằng văn bản.
Nếu bạn đang chọn môi trường để tạo hình ảnh, vui lòng đọc bài viết tiếp theo tóm tắt sự khác biệt giữa ComfyUI và Stable Diffusion. Bài viết này sẽ giúp bạn quyết định nên chuẩn bị cái nào trước khi cài đặt ControlNet. Nếu bạn muốn theo dõi toàn bộ chuyển động của các dịch vụ AI, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về Meta AI.
Bài viết liên quan
- 7 lựa chọn thay thế cho Nano Banana trong Google Earth, miễn phí và có sẵn bằng tiếng Nhật (phiên bản 2026)
- Giải pháp nào thay thế cho FLUX 3? 15 ứng cử viên miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở (phiên bản 2026)
- TỰ ĐỘNG1111 là gì? Giới thiệu và sử dụng WebUI phân tán ổn định miễn phí (phiên bản 2026)
- t2i là gì? Cách hoạt động của AI tạo hình ảnh và cách chọn công cụ chính (phiên bản 2026)
- Cách sử dụng AnimateDiff và thông số kỹ thuật bắt buộc - Các bước di chuyển hình ảnh tĩnh miễn phí (phiên bản 2026)