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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SDPose: 이미지 다중 인물 감지

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SDPose: 비디오 다중 인물 감지

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SDPose-OOD: 이미지를 포즈 맵으로 변환

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SDPose-OOD: 비디오를 포즈 맵으로 변환

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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 (풀 정밀도, 더 큰 용량)

📂 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 포함된 이미지를 사용합니다 (예: group_photo.png).
• 감지: Image to Pose Map (SDPose Multi-Person) 서브그래프가 이미지를 처리하여 다음을 출력합니다:
  • IMAGE: 이미지 위에 오버레이된 포즈 스켈레톤 시각화
  • keypoints: 원시 전신 키포인트 데이터
  • bboxes: 바운딩 박스 좌표
• 그리기 옵션: 그릴 신체 부위를 구성합니다:
  • draw_body, draw_hands, draw_face, draw_feet: 표시 여부 전환
  • stick_width, face_point_size: 시각적 스타일 조정
  • score_threshold: 키포인트 표시를 위한 최소 신뢰도
• 감지 옵션:
  • resize_type.longer_size: 감지 전에 더 긴 변의 크기를 조절합니다
  • max_detections: 감지할 최대 인원 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 Image to Pose

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OOD Video to Pose Map

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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.