SAM3DBody_Predict - ComfyUI Built-in Node Documentation

SAM3D 人体预测在输入图像上运行 3D 人体和手部姿态估计，每帧可检测一个或多个人。可以提供跟踪数据或边界框来提高检测效果；如果两者均未提供，节点将回退到全帧单人体检测。

输入

参数	描述	数据类型	必需	范围
`sam3d_body_model`	用于预测的 SAM3D 身体模型。	SAM3D_BODY_MODEL	是	—
`image`	要执行身体预测的图像或图像批次。	IMAGE	是	—
`track_data`	来自 SAM3 视频跟踪的跟踪数据，多人检测时必需。	SAM3_TRACK_DATA	否	—
`bboxes`	逐帧边界框，用于改善检测效果。可作为跟踪数据的替代方案。	BBOX	否	—
`run_hand_refinement`	改进手部姿态，但会额外增加推理时间和内存使用。默认值：true。	BOOLEAN	否	true false
`fov`	垂直视场角（度）。影响预测的深度和绝对尺度。0 = 回退至约 53°（16:9）。默认值：0.0。	FLOAT	否	0.0 或更大
`batch_size`	作为批次处理的最大人物裁剪数量。较大的值会使用更多 VRAM 以加快推理。默认值：64。	INT	否	1 到 512

注意：当提供了 track_data 时，其优先级高于 bboxes。如果既未提供 track_data 也未提供 bboxes，节点将回退到单人体全帧检测。边界框可以针对单个帧提供（应用于每一帧），也可以逐帧提供。

输出名称	描述	数据类型
`mhr_pose_data`	包含逐帧姿态检测结果、面部几何、输入图像尺寸、规范顶点颜色及手部顶点掩码的身体姿态数据包。	MHR_POSE_DATA

本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议，欢迎贡献！在 GitHub 上编辑

Source fingerprint (SHA-256): f1039349cd2809423053bffde1c7d119c7c42f217327d23c608b1224d183770e