Pototype ControlNet models based on MediaPipe

MediaPipeをベースとしたポーズおよび手の推定用のプロトタイプControlNetモデル。"e"の数値が高いほど推定の精度が向上しますが、画像への影響も大きくなります。外部の前処理ツールが必要です。ここから入手！

使用手順：

1. Gumroadから前処理ツールとtxtファイルをダウンロード
2. 依存関係のインストール - ダウンロードしたフォルダ内で pip install -r requirements.txt コマンドを実行
3. 前処理を行う画像が格納されたフォルダを用意
4. python preprocess.py -mh -mp -s C:\path\to\your\folder というコマンドを実行する - -mh は手の検出、-mp はポーズ検出（ポーズのみで試してみることも可能で、非常に良好に動作します！）
5. 選択したフォルダ内に検出結果用のフォルダ（C:\path\to\your\folder\detection）が作成される
6. ダウンロードしたモデル（.ckpt ファイル）を ...\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models にコピー
7. Automatic1111 GUIでControlNetを有効にし、前処理ツールをNoneに設定、ダウンロードしたモデルのいずれかを選択し、先ほど得られた検出画像を指定
8. 生成！