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# SAM3DBody_Predict - ComfyUI Built-in Node Documentation

> SAM3D Body Prediction은 입력 이미지에 대해 3D 신체 및 손 포즈 추정을 실행하여 프레임당 한 명 이상의 사람을 감지합니다. 감지 성능을 개선하기 위해 트래킹 데이터나 경계 상자를 제공할 수 있으며, 둘 중 하나도 제공되지 않으면 노드는 전체 프레임 단일 인물 감지로 폴백합니다.

SAM3D Body Prediction은 입력 이미지에 대해 3D 신체 및 손 포즈 추정을 실행하여 프레임당 한 명 이상의 사람을 감지합니다. 감지 성능을 개선하기 위해 트래킹 데이터나 경계 상자를 제공할 수 있으며, 둘 중 하나도 제공되지 않으면 노드는 전체 프레임 단일 인물 감지로 폴백합니다.

## 입력

| 매개변수                  | 설명                                                                       | 데이터 유형             | 필수 여부 | 범위              |
| --------------------- | ------------------------------------------------------------------------ | ------------------ | ----- | --------------- |
| `sam3d_body_model`    | 예측에 사용할 SAM3D 신체 모델입니다.                                                  | SAM3D\_BODY\_MODEL | 예     | —               |
| `image`               | 신체 예측을 실행할 이미지 또는 이미지 배치입니다.                                             | IMAGE              | 예     | —               |
| `track_data`          | 다중 인물 감지에 필요한 SAM3 Video Track의 트래킹 데이터입니다.                              | SAM3\_TRACK\_DATA  | 아니요   | —               |
| `bboxes`              | 더 나은 감지를 위한 프레임별 경계 상자입니다. 트래킹 데이터의 대안으로 사용할 수 있습니다.                     | BBOX               | 아니요   | —               |
| `run_hand_refinement` | 추론 시간과 메모리 사용량을 추가로 소모하는 대신 손 포즈를 개선합니다. 기본값: true.                      | BOOLEAN            | 아니요   | true<br />false |
| `fov`                 | 수직 시야각(도)입니다. 예측된 깊이와 절대 스케일에 영향을 줍니다. 0 = 약 53°(16:9)로 폴백합니다. 기본값: 0.0. | FLOAT              | 아니요   | 0.0 or greater  |
| `batch_size`          | 배치로 처리할 최대 인물 크롭 수입니다. 값이 클수록 더 많은 VRAM을 사용하여 추론 속도가 빨라집니다. 기본값: 64.     | INT                | 아니요   | 1 \~ 512        |

참고: `track_data`가 제공되면 `bboxes`보다 우선합니다. `track_data`와 `bboxes`가 모두 제공되지 않으면 노드는 단일 인물 전체 프레임 감지로 폴백합니다. 경계 상자는 단일 프레임에 대해 제공하거나(모든 프레임에 적용) 프레임별로 제공할 수 있습니다.

## 출력

| 출력 이름           | 설명                                                                               | 데이터 유형          |
| --------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | --------------- |
| `mhr_pose_data` | 프레임별 포즈 감지 결과, 얼굴 지오메트리, 입력 이미지 크기, 캐노니컬 정점 색상 및 손 정점 마스크를 포함하는 신체 포즈 데이터 번들입니다. | MHR\_POSE\_DATA |

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