本工作流程利用 SDPose-OOD 全身模型，對影片進行多人姿勢偵測。流程以 LoadVideo 載入影片，透過 GetVideoComponents 取得畫面尺寸與 FPS，並將每一幀送入 SDPose 子圖（節點 ID 01b6a731-fb78-4070-9a38-c87146da9604）。子圖內，物件偵測器會為每一幀提出人物框，SDPose 全身 checkpoint（sdpose_wholebody_fp16.safetensors）則估算身體、手部與臉部關鍵點。PrimitiveInt 節點控制 max_detections，讓你在擁擠場景中限制每幀處理人數。
流程輸出兩種視覺化結果：DrawBBoxes 畫出邊框，ImageBlend 將姿勢圖層疊加於原始畫面。ResizeImageMaskNode 確保姿勢圖與來源畫面尺寸一致，PreviewImage 可快速檢查結果。最後，CreateVideo 以原始 FPS 組合標註後的幀，SaveVideo 寫出影片。SDPose 邏輯包裝為子圖，可右鍵「解包子圖」以微調內部閾值或路徑，獲得更細緻控制。
API
從程式碼使用此工作流
每個 Comfy 工作流都是一個 JSON 圖。下方的 payload 就是此工作流，與 ComfyUI 執行時完全相同 — 你可以從此 URL 取得、放入版本控制，或在 ComfyUI 載入並逐節點執行。
使用 Comfy SDK 以 TypeScript 或 Python 執行。相同程式碼可用於 Comfy Cloud 或你自架的 ComfyUI — 只需更改 base URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "SDPose：影片多人檢測" (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"); // SaveVideoSDK 需使用 API 格式的工作流：請在 ComfyUI 開啟此工作流，並使用 檔案 → 匯出工作流（API）。
常見問題
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