﻿ComfyUI OpenPose practice files / 2026-11-03

この記事で使った入力画像とワークフローです。モデル本体は同梱していません。
参照人物画像はAIで作成した架空の成人です。服を着た人物のポーズ指定を練習する用途です。

1. comfyui_controlnet_aux を導入し、ComfyUIを再起動します。
2. article-reference-person.png と article-pose.png をComfyUIのinputフォルダーへコピーするか、Load Imageのボタンで読み込みます。コピー後はブラウザーを再読み込みします。
3. 00-hands-on-pose.json は記事の操作説明で手動作成した最小3ノード版です。01-pose-extraction.json は座標JSONも保存する4ノード版です。いずれもComfyUIへドラッグ＆ドロップし、Load Imageの入力を選んで実行します。DWPoseのモデルは初回にダウンロードされる場合があります。
4. 02-controlnet-on.json を開きます。チェックポイントとControlNetを自分のインストール済みのSD 1.5用モデルに選び直してください。記事のモデル名が手元にない状態では実行できません。
5. article-pose.png をLoad Imageで選び、実行します。
6. 比較は03-controlnet-off.jsonで行います。モデル、プロンプト、seed、サイズ、ステップなどを両方で揃え、strength 0と0.8を比較します。
7. pose-keypoints.json は再編集用座標です。PNGだけを編集しても、このJSONの座標は更新されません。

検証: ComfyUI 0.28.0 / frontend 1.45.21 / Windows / RTX 3050 6GB。
実測モデル: realisticVisionV51_v51VAE.safetensors、control_v11p_sd15_openpose_fp16.safetensors。
生成設定: 512x768、seed123456 fixed、24 steps、CFG7、euler、normal、denoise1。
同じseedでもモデルの配布版や計算環境の違いで出力は変わります。
モデルと拡張の導入先・利用条件はそれぞれの配布元を確認してください。

ブラウザー版の関節操作で保存した editor-wave.png と editor-wave.json も同梱しました。editor-wave.png をControlNet用Load Imageへ選び直すと、手で編集したポーズを入力できます。JSONはポーズの再編集用です。
