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# SDPoseKeypointExtractor - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Complete documentation for the SDPoseKeypointExtractor node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

# SDPoseKeypointExtractor

SDPoseKeypointExtractor 노드는 SDPose 모델을 사용하여 입력 이미지에서 사람의 포즈 키포인트를 감지합니다. 전체 이미지 또는 경계 상자로 정의된 특정 영역을 처리할 수 있으며, 각 사람의 좌표와 각 키포인트의 신뢰도 점수를 포함하는 OpenPose 형식으로 감지된 키포인트를 출력합니다.

## 입력

| 매개변수         | 설명                                                                                        | 데이터 타입      | 필수 여부 | 범위         |
| ------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------- | ----------- | ----- | ---------- |
| `model`      | 키포인트 감지에 사용되는 SDPose 모델입니다. `heatmap_head` 속성을 가진 모델이어야 하며, 특히 SDPose 저장소의 모델이어야 합니다.     | MODEL       | 예     | -          |
| `vae`        | 입력 이미지를 처리를 위해 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE 모델입니다.                                            | VAE         | 예     | -          |
| `image`      | 포즈 키포인트를 추출할 입력 이미지 또는 이미지 배치입니다.                                                         | IMAGE       | 예     | -          |
| `batch_size` | 전체 이미지 모드(즉, `bboxes`가 제공되지 않은 경우)에서 한 번에 처리할 이미지 수입니다. 이를 통해 처리 속도를 높일 수 있습니다. (기본값: 16) | INT         | 아니요   | 1 \~ 10000 |
| `bboxes`     | 더 정확한 감지를 위한 선택적 경계 상자입니다. 다중 인물 감지에 필요합니다. 제공된 경우 노드는 각 지정된 영역에서 키포인트를 추출합니다.            | BOUNDINGBOX | 아니요   | -          |

**매개변수 제약 조건:**

* `model` 입력은 특정 SDPose 모델이어야 합니다. 제공된 모델에 `heatmap_head` 속성이 없으면 노드에서 오류가 발생합니다.
* 노드는 `bboxes` 입력에 따라 두 가지 모드로 작동합니다:
  1. **경계 상자 모드:** `bboxes`가 제공되면 각 지정된 영역을 개별적으로 처리합니다. 단일 이미지에서 여러 사람을 감지하는 데 필요합니다.
  2. **전체 이미지 모드:** `bboxes`가 제공되지 않으면 전체 이미지를 배치로 처리합니다. `batch_size` 매개변수는 이 모드에서만 적용됩니다.

## 출력

| 출력 이름       | 설명                                                                                                         | 데이터 타입         |
| ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------- |
| `keypoints` | OpenPose 프레임 형식(캔버스 너비, 캔버스 높이, 사람)의 키포인트입니다. 출력에는 감지된 사람들이 포함되며, 각 사람은 키포인트 좌표(x, y) 배열과 해당 신뢰도 점수를 가집니다. | POSE\_KEYPOINT |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `7903b51c9137aa08bb8843362740fcf93cea9c09d142bd1db3b5eee945c853e4`