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# SDPose: ComfyUIでのポーズ検出

> ComfyUIにネイティブサポートされているSDPoseを使って、画像や動画からポーズのキーポイントとマップを抽出する方法を学びます

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ローカルユーザー">
      ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。

      * [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
      * [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)

      このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。
      テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。

      ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：

      1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
      2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
    </Tab>

    <Tab title="クラウドユーザー">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。

      したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

SDPoseは全身のポーズ検出モデルで、画像や動画から人間のキーポイントを抽出します。RT-DETRv4物体検出器と組み合わせることで、複数人の検出やドメイン外 (OOD) のポーズ推定をサポートし、アニメーションパイプライン、ポーズ駆動型生成、モーショントラッキングのワークフローに適した多用途ツールです。

SDPose + RT-DETRv4 は ComfyUI にネイティブサポートされています (PR [#12748](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/12748))。モデルの重みは Hugging Face で入手可能です。

[Hugging Face の SDPose モデル](https://huggingface.co/Comfy-Org/SDPose) | [RT-DETRv4 論文 (arXiv)](https://arxiv.org/abs/2504.05731) | [SDPose 論文 (arXiv)](https://arxiv.org/abs/2503.07740)

### 主な強み

* **全身キーポイント**: 体、手、顔、足のキーポイントを1つの統合モデルで検出
* **複数人対応**: 1枚の画像や動画から複数人を検出し、ラベル付け
* **設定可能な出力**: 可視化する身体部位 (体、手、顔、足) を選択し、スティックやフォントサイズを制御可能
* **バウンディングボックス検出**: 調整可能なしきい値とクラス選択による物体検出を含む
* **画像と動画のサポート**: 静止画、動画、OODポーズ推定向けの専用ワークフロー

> **制限事項:** 検出精度は画像の解像度と被写体の視認性に依存します。極端に隠れている場合や非常に小さい被写体では、得られるキーポイントが少なくなることがあります。

## SDPose ワークフロー

ユースケースに応じて、4つのワークフローが利用可能です。

| ワークフロー           | 入力   | 出力                     | ユースケース            |
| ---------------- | ---- | ---------------------- | ----------------- |
| マルチパーソン（画像）      | 単一画像 | ポーズマップ + BBoxes        | 複数人が写った写真         |
| マルチパーソン（ビデオ）     | ビデオ  | フレームごとのポーズマップ + BBoxes | ビデオのポーズトラッキング     |
| OOD 画像からポーズへ     | 単一画像 | ポーズマップ                 | スタイル転送 / 画像からポーズへ |
| OOD ビデオからポーズマップへ | ビデオ  | フレームごとのポーズマップ          | ビデオからポーズへのアニメーション |

### 1. ワークフローのダウンロード

ComfyUI を最新バージョンに更新してから、`ワークフロー` -> `テンプレートを参照` に移動し、Utility カテゴリで SDPose ワークフローを見つけてください。

<h3 id="utility_sdpose_multi_person">
  SDPose: 画像の複数人検出
</h3>

画像をアップロードして人物のポーズを検出します。同じシーン内の単独の人物と複数の人物の両方の検出に対応しています。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/utility_sdpose_multi_person-1.webp" alt="SDPose 画像の複数人検出ワークフローのプレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility_sdpose_multi_person&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=pose-detection-sdpose">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/utility_sdpose_multi_person.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "SDPose: Image Multi-Person Detection" を検索してください
  </Card>
</CardGroup>

**入力素材**

このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="group_photo.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/group_photo.png">
    `LoadImage` ノード 679 · `group_photo.png`
  </Card>
</CardGroup>

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/group_photo.png" alt="入力画像" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />
</div>

<h3 id="utility_sdpose_multi_person_video">
  SDPose: ビデオ複数人検出
</h3>

動画をアップロードして人のポーズを検出します。同じシーン内の単一の個人と複数人の両方の検出に対応しています。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/utility_sdpose_multi_person_video-1.webp" alt="SDPose ビデオ複数人検出ワークフローのプレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility_sdpose_multi_person_video&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=pose-detection-sdpose">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/utility_sdpose_multi_person_video.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "SDPose: ビデオ複数人検出" を検索してください
  </Card>
</CardGroup>

**入力ファイル**

このファイルを対応する `LoadVideo` ノードにアップロードしてください：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="man_playing_violin.mp4" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/man_playing_violin.mp4">
    `LoadVideo` ノード 694 · `man_playing_violin.mp4`
  </Card>
</CardGroup>

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <video controls style={{width: '100%', height: 'auto'}}>
    <source src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/man_playing_violin.mp4" type="video/mp4" />
  </video>
</div>

<h3 id="utility_sdpose_ood_image_to_pose">
  SDPose-OOD: 画像からポーズマップへ
</h3>

画像をアップロードして、SDPose-OOD モデルでポーズのキーポイントを抽出し、対応するポーズマップを生成します。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/utility_sdpose_ood_image_to_pose-1.webp" alt="SDPose-OOD 画像からポーズマップへのワークフロープレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloud で実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility_sdpose_ood_image_to_pose&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=pose-detection-sdpose">
    Comfy Cloud で開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/utility_sdpose_ood_image_to_pose.json">
    JSON をダウンロードするか、テンプレートライブラリで "SDPose-OOD: Image to Pose Map" を検索してください。
  </Card>
</CardGroup>

**入力素材**

このファイルを対応する `LoadImage` ノードにアップロードしてください。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="dancer.png" icon="image" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/dancer.png">
    `LoadImage` ノード 667 · `dancer.png`
  </Card>
</CardGroup>

**出力例**

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/dancer.png" alt="入力画像" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />

  <img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/utility_sdpose_ood_image_to_pose.png" alt="SDPose-OOD 画像からポーズマップへの出力例" style={{width: '100%', height: 'auto', objectFit: 'contain'}} />
</div>

<h3 id="utility_sdpose_ood_video_to_pose_map">
  SDPose-OOD: ビデオからポーズマップへ
</h3>

動画をアップロードしてポーズのキーポイントを抽出し、ポーズマップを生成します。このワークフローは複数人物の検出に対応しており、拡張されたSDPoseモデルを使用して全身の特徴を正確に抽出します。

<img src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/templates/utility_sdpose_ood_video_to_pose_map-1.webp" alt="SDPose-OODビデオからポーズマップへのワークフロープレビュー" />

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Comfy Cloudで実行" icon="cloud" href="https://cloud.comfy.org/?template=utility_sdpose_ood_video_to_pose_map&utm_source=docs&utm_medium=referral&utm_campaign=pose-detection-sdpose">
    Comfy Cloudで開く
  </Card>

  <Card title="ワークフローをダウンロード" icon="download" href="https://github.com/Comfy-Org/workflow_templates/blob/main/templates/utility_sdpose_ood_video_to_pose_map.json">
    JSONをダウンロードするか、テンプレートライブラリで「SDPose-OOD: Video to Pose Map」を検索してください
  </Card>
</CardGroup>

**入力素材**

対応する`LoadVideo`ノードにこのファイルをアップロードします：

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="man_in_the_rain.mp4" icon="download" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/man_in_the_rain.mp4">
    `LoadVideo`ノード679 · `man_in_the_rain.mp4`
  </Card>
</CardGroup>

**出力例**

<div style={{display: 'grid', gridTemplateColumns: 'repeat(2, minmax(0, 1fr))', gap: '1rem', alignItems: 'start'}}>
  <video controls style={{width: '100%', height: 'auto'}}>
    <source src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/input/man_in_the_rain.mp4" type="video/mp4" />
  </video>

  <video controls style={{width: '100%', height: 'auto'}}>
    <source src="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/main/output/utility_sdpose_ood_video_to_pose_map.mp4" type="video/mp4" />
  </video>
</div>

### 2. モデルのダウンロード

SDPoseモデルとRT-DETRv4モデルのチェックポイントは、[Comfy-Org SDPoseモデルリポジトリ](https://huggingface.co/Comfy-Org/SDPose)でホストされています。

**checkpoints** (SDPoseモデル):

* [sdpose\_wholebody\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/SDPose/blob/main/checkpoints/sdpose_wholebody_fp16.safetensors)

**diffusion\_models** (RT-DETRv4検出器):

* [rt\_detr\_v4-x-hgnet\_fp16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/SDPose/blob/main/diffusion_models/rt_detr_v4-x-hgnet_fp16.safetensors) (推奨)
* [rt\_detr\_v4-x-hgnet\_fp32.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/SDPose/blob/main/diffusion_models/rt_detr_v4-x-hgnet_fp32.safetensors) (フル精度、より大容量)

次のディレクトリ構造に配置してください:

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

### 3. ワークフローの使用

#### マルチパーソン（画像）

* **入力**: `Load Image` ノードを使用して画像を読み込みます。1人以上の人物が写った画像を使用します（例: `group_photo.png`）。
* **検出**: `Image to Pose Map (SDPose Multi-Person)` サブグラフが画像を処理し、以下を出力します:
  * **IMAGE**: 画像にオーバーレイ表示されたポーズスケルトンの可視化
  * **keypoints**: 全身の生のキーポイントデータ
  * **bboxes**: バウンディングボックス座標
* **描画オプション**: 描画する身体部位を設定します:
  * `draw_body`、`draw_hands`、`draw_face`、`draw_feet`: 表示/非表示を切り替えます
  * `stick_width`、`face_point_size`: 表示スタイルを調整します
  * `score_threshold`: キーポイントを表示するための最小信頼度
* **検出オプション**:
  * `resize_type.longer_size`: 検出前に長辺をスケールします
  * `max_detections`: 検出する人物の最大数
  * `detect_threshold`: 検出の信頼度しきい値
  * `detect_class`: 検出するオブジェクトクラス（デフォルト: person）

#### マルチパーソン（ビデオ）

画像ワークフローと同じですが、ビデオフレームを順次処理します。`Load Video` を使用してビデオファイルを入力し、`Save Video` を使用して結果をエクスポートします。

#### OOD 画像からポーズへ

SDPose モデルを使用して、バウンディングボックスの可視化なしで画像からクリーンなポーズマップを生成します。これは、ある画像からスケルトンポーズを抽出して別の画像に適用したいスタイル転送に役立ちます。

#### OOD ビデオからポーズマップへ

ビデオからフレームごとのポーズマップを生成します。出力は、各フレームに抽出されたポーズスケルトンが含まれるビデオファイルで、後段のアニメーションやControlNetワークフローに適しています。

<Card title="サブグラフについて学ぶ" icon="book-open" href="/ja/interface/features/subgraph">
  これらのワークフローは、モジュール式処理のためにサブグラフノードを使用しています。サブグラフのドキュメントを参照して、ワークフローをカスタマイズおよび拡張する方法を学んでください。
</Card>

## 補足情報

* **モデルディレクトリ**: SDPoseチェックポイントは `models/checkpoints/` に、RT-DETRv4検出器は `models/diffusion_models/` に配置します
* **入力画像の例**: テスト用に、ワークフローテンプレートの `input/` ディレクトリに `group_photo.png` ファイルが用意されています
* **キーポイント出力**: POSE\_KEYPOINTタイプは、条件付き生成のためにポーズデータを受け付ける下流ノードに接続できます
* **アップデート必須**: SDPose + RT-DETRv4のサポートは最新版のComfyUIで利用可能です。ComfyUIが最新であることを確認してください