> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # SAM3DBody_Predict - ComfyUI Built-in Node Documentation > SAM3D Body Predictionは、入力画像に対して3D身体・手のポーズ推定を実行し、各フレームで1人または複数の人物を検出します。 SAM3D Body Predictionは、入力画像に対して3D身体・手のポーズ推定を実行し、各フレームで1人または複数の人物を検出します。検出を改善するために、トラッキングデータまたはバウンディングボックスを指定できます。どちらも指定されない場合、ノードはフルフレームの単一人物検出にフォールバックします。 ## 入力 | パラメータ | 説明 | データ型 | 必須 | 範囲 | | --------------------- | ---------------------------------------------------------------- | ------------------ | --- | --------------- | | `sam3d_body_model` | 予測に使用するSAM3Dボディモデル。 | SAM3D\_BODY\_MODEL | はい | — | | `image` | ボディ予測を実行する画像、または画像のバッチ。 | IMAGE | はい | — | | `track_data` | SAM3 Video Trackからのトラッキングデータ。複数人物の検出に必要です。 | SAM3\_TRACK\_DATA | いいえ | — | | `bboxes` | 検出精度を向上させるためのフレームごとのバウンディングボックス。トラッキングデータの代替として使用できます。 | BBOX | いいえ | — | | `run_hand_refinement` | 手のポーズ精度を向上させますが、追加の推論時間とメモリ使用量が必要です。デフォルト: true。 | BOOLEAN | いいえ | true
false | | `fov` | 垂直視野角（度）。予測される深度と絶対スケールに影響します。0 = 約53°（16:9）にフォールバック。デフォルト: 0.0。 | FLOAT | いいえ | 0.0以上 | | `batch_size` | バッチとして処理する最大人物クロップ数。値が大きいほど、より多くのVRAMを使用して推論を高速化します。デフォルト: 64。 | INT | いいえ | 1〜512 | 注: `track_data`が指定された場合、`bboxes`よりも優先されます。`track_data`と`bboxes`のどちらも指定されない場合、ノードは単一人物のフルフレーム検出にフォールバックします。バウンディングボックスは、単一フレーム（すべてのフレームに適用）またはフレームごとに指定できます。 ## 出力 | 出力名 | 説明 | データ型 | | --------------- | --------------------------------------------------------------------- | --------------- | | `mhr_pose_data` | フレームごとのポーズ検出結果、顔のジオメトリ、入力画像サイズ、カノニカル頂点カラー、および手の頂点マスクを含むボディポーズデータバンドル。 | MHR\_POSE\_DATA | > このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/SAM3DBody_Predict/ja.md) *** **Source fingerprint (SHA-256):** `f1039349cd2809423053bffde1c7d119c7c42f217327d23c608b1224d183770e`