이 워크플로는 SDPose-OOD 전신 모델을 사용해 비디오에서 다중 인물 포즈 감지를 수행합니다. LoadVideo로 비디오를 입력하고, GetVideoComponents로 프레임 크기와 FPS를 추출한 다음, 각 프레임을 SDPose 서브그래프(노드 ID 01b6a731-fb78-4070-9a38-c87146da9604)에 전달합니다. 서브그래프 내부에서 객체 감지기가 프레임마다 인물 바운딩 박스를 제안하고, SDPose 전신 체크포인트(sdpose_wholebody_fp16.safetensors)가 몸, 손, 얼굴의 키포인트를 추정합니다. PrimitiveInt 노드가 max_detections를 제어해 군중 장면에서 프레임당 처리할 인원 수를 제한할 수 있습니다.
워크플로는 두 가지 시각화를 출력합니다: DrawBBoxes를 통한 바운딩 박스와, ImageBlend로 원본 프레임에 블렌딩된 포즈 맵 오버레이입니다. ResizeImageMaskNode가 포즈 맵이 소스 프레임 크기와 일치하도록 보장하며, PreviewImage로 내보내기 전 빠르게 확인할 수 있습니다. 마지막으로 CreateVideo가 주석이 달린 프레임을 원본 FPS로 다시 합치고, SaveVideo가 결과를 저장합니다. SDPose 로직은 서브그래프로 패키징되어 있어, 더 세밀한 제어가 필요하면 우클릭해 Unpack Subgraph를 선택하고 내부 임계값이나 라우팅을 조정할 수 있습니다.
API
코드에서 이 워크플로우 사용하기
모든 Comfy 워크플로우는 JSON 그래프입니다. 아래 페이로드는 이 워크플로우 그 자체로, ComfyUI에서 실행되는 것과 동일합니다 — URL에서 가져오거나, 버전 관리에 보관하거나, ComfyUI에서 불러와 노드별로 실행할 수 있습니다.
Comfy SDK로 TypeScript 또는 Python에서 실행하세요. 동일한 코드는 Comfy Cloud 또는 직접 호스팅하는 ComfyUI 모두에 적용됩니다 — 기본 URL만 다릅니다.
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "SDPose: 비디오 다중 인물 감지" (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_sdpose_multi_person_video_api.json");
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("697")[0].toFile("output.png"); // SaveVideoSDK는 API 형식의 워크플로우를 사용합니다: 이 워크플로우를 ComfyUI에서 열고 파일 → 워크플로우 내보내기(API)를 사용하세요.
FAQ
