SDPose: ComfyUI에서의 포즈 감지

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주요 강점

• 전신 키포인트 — 통합 모델에서 몸, 손, 얼굴, 발 키포인트를 감지합니다
• 다중 인물 지원 — 단일 이미지 또는 비디오에서 여러 사람을 감지하고 라벨을 붙입니다
• 출력 구성 가능 — 시각화할 신체 부위(몸, 손, 얼굴, 발)를 선택하고 스틱/폰트 크기를 조정할 수 있습니다
• 바운딩 박스 감지 — 임계값과 클래스 선택 조정이 가능한 객체 감지 포함
• 이미지 및 비디오 지원 — 단일 이미지, 비디오, OOD 포즈 추정을 위한 전용 워크플로

제한 사항: 감지 정확도는 이미지 해상도와 피사체 가시성에 따라 달라집니다. 매우 가려져 있거나 아주 작은 피사체는 키포인트가 적게 생성될 수 있습니다.

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SDPose 워크플로

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1. 워크플로 다운로드

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2. 모델 다운로드

• sdpose_wholebody_fp16.safetensors

• rt_detr_v4-x-hgnet_fp16.safetensors (권장)
• rt_detr_v4-x-hgnet_fp32.safetensors (전체 정밀도, 용량이 큼)

📂 ComfyUI/
└── 📂 models/
    ├── 📂 checkpoints/
    │   └── sdpose_wholebody_fp16.safetensors
    └── 📂 diffusion_models/
        ├── rt_detr_v4-x-hgnet_fp16.safetensors
        └── rt_detr_v4-x-hgnet_fp32.safetensors

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3. 워크플로 사용하기

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다중 인물 (이미지)

• 입력 — Load Image 노드를 통해 이미지를 불러옵니다. 한 명 이상의 사람이 있는 이미지(예: group_photo.png)를 사용하세요.
• 감지 — Image to Pose Map (SDPose Multi-Person) 서브그래프가 이미지를 처리하고 다음을 출력합니다:
  • IMAGE — 이미지 위에 오버레이된 포즈 스켈레톤 시각화
  • keypoints — 원시 전신 키포인트 데이터
  • bboxes — 바운딩 박스 좌표
• 드로잉 옵션 — 그릴 신체 부위를 구성합니다:
  • draw_body, draw_hands, draw_face, draw_feet — 가시성 토글
  • stick_width, face_point_size — 시각적 스타일 조정
  • score_threshold — 키포인트를 표시하기 위한 최소 신뢰도
• 감지 옵션:
  • resize_type.longer_size — 감지 전에 더 긴 차원을 조정
  • max_detections — 감지할 최대 인물 수
  • detect_threshold — 감지 신뢰도 임계값
  • detect_class — 감지할 객체 클래스(기본값: person)

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다중 인물 (비디오)

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OOD 이미지 → 포즈

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OOD 비디오 → 포즈 맵

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추가 참고 사항

• 모델 디렉토리 — SDPose 체크포인트는 models/checkpoints/에, RT-DETRv4 감지기는 models/diffusion_models/에 넣습니다.
• 입력 이미지 예시 — group_photo.png 파일은 워크플로 템플릿의 input/ 디렉토리에서 테스트용으로 제공됩니다.
• 키포인트 출력 — POSE_KEYPOINT 유형은 조건부 생성을 위해 포즈 데이터를 허용하는 다운스트림 노드에 연결할 수 있습니다.
• 업데이트 필수 — SDPose + RT-DETRv4 지원은 최근 ComfyUI 버전에서 사용 가능합니다. ComfyUI가 최신 상태인지 확인하세요.