此 ComfyUI 教程工作流运行 SDPose-OOD，在静态图像中检测人物及其全身姿态，并内置支持多人场景。核心检测器封装在一个子图（节点类型 id 01b6a731-fb78-4070-9a38-c87146da9604）中，让顶层画布保持干净，同时仍能获得快速、准确的检测。流水线从 LoadImage 开始，可选通过 ResizeImageMaskNode 规范化尺寸，然后将图像送入 SDPose 子图。检测到的人物会用 DrawBBoxes 可视化，并通过 ImageBlend 叠加到原图上，以获得清晰、非破坏性的预览。你可以用 PreviewImage 实时查看，并用 SaveImage 导出。
该预设的价值在于：几乎无需设置，就能从原始照片快速得到清晰的多人姿态检测结果。一个 PrimitiveInt 节点暴露 max_detections，便于你控制返回人数——适合拥挤场景。在底层，该工作流需要 sdpose_wholebody_fp16.safetensors checkpoint（见 Model Links），并可与工作流中标注的 RT-DETR 变体配合，以获得更稳健的人体定位。如果你需要更深层的输出（如原始关键点、置信度分数或自定义阈值），可以右键子图选择 Unpack Subgraph，并将内部所需输出接线到外部。
API
通过代码使用此工作流
每个 Comfy 工作流都是一个 JSON 图。下面的内容就是此工作流的完整数据，ComfyUI 运行时也是如此——你可以从该 URL 获取、放入版本控制，或在 ComfyUI 中加载并逐节点运行。
使用 Comfy SDK 从 TypeScript 或 Python 运行。相同代码可用于 Comfy Cloud 或你自托管的 ComfyUI——只需更改基础 URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "SDPose：图像多人检测" (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_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("679", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("680")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK 需要 API 格式的工作流：在 ComfyUI 中打开此工作流，使用 文件 → 导出工作流（API）。
常见问题
