Este flujo de trabajo de ComfyUI está diseñado para convertir secuencias de video en un mapa de control de poses temporalmente estable usando la técnica OpenPose. Aprovecha el modelo DWPose para detectar y mapear con precisión las poses humanas a lo largo de la secuencia de video. El flujo utiliza nodos clave como DWPreprocessor para la preparación inicial de datos, VHS_LoadVideo para importar archivos de video y VHS_VideoCombine para fusionar los fotogramas procesados en una salida cohesiva. El uso de los nodos personalizados comfyui-videohelpersuite y comfyui_controlnet_aux garantiza capacidades mejoradas de procesamiento de video y precisión en la detección de poses. Este flujo es especialmente útil para aplicaciones que requieren análisis detallado de poses humanas, como animación, edición de video y captura de movimiento.
API
Usa este flujo de trabajo desde código
Cada flujo de trabajo de Comfy es un grafo JSON. El siguiente payload es este flujo de trabajo, exactamente como lo ejecuta ComfyUI: descárgalo desde la URL, guárdalo en control de versiones o cárgalo en ComfyUI y ejecútalo nodo por nodo.
Ejecuta desde TypeScript o Python con el Comfy SDK. El mismo código funciona en Comfy Cloud o en un ComfyUI propio: solo cambia la URL base.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Vídeo a mapa de poses - OpenPose" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("utility-openpose-video_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("4")[0].toFile("output.png"); // VHS_VideoCombineEl SDK utiliza un flujo de trabajo en formato API: abre este flujo de trabajo en ComfyUI y usa Archivo → Exportar flujo de trabajo (API).
El acceso a la API de Comfy Cloud requiere un plan con clave API.
Preguntas frecuentes
