Puntos fuertes
- Keypoints de cuerpo completo: detecta keypoints de cuerpo, manos, rostro y pies en un modelo unificado
- Soporte para varias personas: detecta y etiqueta a varias personas en una sola imagen o video
- Salidas configurables: elige qué partes del cuerpo visualizar (cuerpo, manos, rostro, pies) y controla el tamaño del palo y de la fuente
- Detección de cajas delimitadoras: incluye detección de objetos con umbrales ajustables y selección de clases
- Compatibilidad con imágenes y videos: flujos de trabajo dedicados para imágenes individuales, videos y estimación de pose OOD
Limitaciones: La precisión de la detección depende de la resolución de la imagen y de la visibilidad del sujeto. Los sujetos extremadamente ocluidos o muy pequeños pueden producir menos keypoints.
Flujos de trabajo de SDPose
Hay cuatro flujos de trabajo disponibles según tu caso de uso:1. Descargar los flujos de trabajo
Actualiza tu ComfyUI a la última versión, luego ve aWorkflow -> Browse Templates y busca los flujos de trabajo de SDPose en la categoría Utility.
SDPose: Image Multi-Person Detection
Sube una imagen para detectar poses humanas. Admite la detección de una sola persona y de varias personas en la misma escena.
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Descargar flujo de trabajo
Descarga el JSON o busca “SDPose: Image Multi-Person Detection” en la Biblioteca de plantillas
LoadImage correspondiente:
group_photo.png
Nodo
LoadImage 679 · group_photo.png
SDPose: Video Multi-Person Detection
Sube un video para detectar poses humanas. Admite la detección de una sola persona y de varias personas en la misma escena.
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Descargar flujo de trabajo
Descarga el JSON o busca “SDPose: Video Multi-Person Detection” en la Biblioteca de plantillas
LoadVideo correspondiente:
man_playing_violin.mp4
Nodo
LoadVideo 694 · man_playing_violin.mp4SDPose-OOD: Image to Pose Map
Sube una imagen para extraer los keypoints de la pose y generar el mapa de pose correspondiente con el modelo SDPose-OOD.
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Descarga el JSON o busca “SDPose-OOD: Image to Pose Map” en la Biblioteca de plantillas
LoadImage correspondiente:
dancer.png
Nodo
LoadImage 667 · dancer.png

SDPose-OOD: Video to Pose Map
Sube un video para extraer los keypoints de la pose y generar un mapa de pose. El flujo de trabajo admite la detección de varias personas y usa un modelo SDPose mejorado para extraer las características de todo el cuerpo con precisión.
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Descargar flujo de trabajo
Descarga el JSON o busca “SDPose-OOD: Video to Pose Map” en la Biblioteca de plantillas
LoadVideo correspondiente:
man_in_the_rain.mp4
Nodo
LoadVideo 679 · man_in_the_rain.mp42. Descargar los modelos
Los checkpoints de los modelos SDPose y RT-DETRv4 están en el repositorio del modelo SDPose de Comfy-Org. checkpoints (modelo SDPose): diffusion_models (detector RT-DETRv4):- rt_detr_v4-x-hgnet_fp16.safetensors (recomendado)
- rt_detr_v4-x-hgnet_fp32.safetensors (precisión completa, más grande)
3. Usar los flujos de trabajo
Multi-Person (Image)
- Entrada: carga una imagen con el nodo
Load Image. Usa una imagen con una o varias personas (ejemplo:group_photo.png). - Detección: el subgrafo
Image to Pose Map (SDPose Multi-Person)procesa la imagen y genera:- IMAGE: visualización del esqueleto de la pose superpuesto a la imagen
- keypoints: datos brutos de los keypoints de todo el cuerpo
- bboxes: coordenadas de las cajas delimitadoras
- Opciones de dibujo: configura qué partes del cuerpo se dibujan:
draw_body,draw_hands,draw_face,draw_feet: activan o desactivan la visibilidadstick_width,face_point_size: ajustan el estilo visualscore_threshold: confianza mínima para mostrar los keypoints
- Opciones de detección:
resize_type.longer_size: escala el lado más largo antes de la detecciónmax_detections: número máximo de personas a detectardetect_threshold: umbral de confianza de la deteccióndetect_class: clase de objeto a detectar (predeterminado: person)
Multi-Person (Video)
Igual que el flujo de trabajo de imagen, pero procesa los fotogramas del video uno tras otro. UsaLoad Video para introducir un archivo de video y Save Video para exportar el resultado.
OOD Image to Pose
Usa el modelo SDPose para generar un mapa de pose limpio a partir de una imagen, sin visualización de cajas delimitadoras. Resulta útil para la transferencia de estilo, cuando quieres extraer la pose del esqueleto de una imagen y aplicarla a otra.OOD Video to Pose Map
Genera mapas de pose por fotograma a partir de un video. La salida es un archivo de video en el que cada fotograma contiene el esqueleto de la pose extraído, apto para animación posterior o para flujos de trabajo de ControlNet.Aprende sobre Subgraph
Estos flujos de trabajo usan nodos Subgraph para el procesamiento modular. Consulta la documentación de Subgraph para aprender a personalizar y ampliar los flujos de trabajo.
Notas adicionales
- Directorio de modelos: el checkpoint de SDPose va en
models/checkpoints/, y el detector RT-DETRv4 va enmodels/diffusion_models/ - Ejemplo de imagen de entrada: el archivo
group_photo.pngestá disponible en el directorioinput/de la plantilla del flujo de trabajo para hacer pruebas - Salida de puntos clave: el tipo POSE_KEYPOINT se puede conectar a nodos posteriores que aceptan datos de pose para la generación condicional
- Actualización necesaria: el soporte de SDPose + RT-DETRv4 está disponible en versiones recientes de ComfyUI. Asegúrate de que tu ComfyUI esté actualizado.