ComfyUI 포즈 제어｜SDPose·OpenPose와 깊이 조건 구별

ComfyUI 왕초보 가이드 27 / 29장 · 기준: ComfyUI 0.34.0 / 프런트엔드 1.49.6 · Windows x64 / NVIDIA RTX Portable. 다른 버전에서는 메뉴와 노드 표시가 다를 수 있습니다.

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JSON·입력 PNG·본문 원본 이미지를 담았습니다. 압축을 푼 뒤 본문에 적힌 파일을 선택하세요. 모델과 프로그램은 포함하지 않습니다. 본문의 WebP는 가벼운 표시용 사본이며, PNG의 작업 정보·투명도와 원본 픽셀 비교에는 ZIP 안의 PNG를 사용하세요.

참고 사진의 관절을 포즈 지도로 바꾸고, 양팔을 펼친 자세를 따라 새 옷의 인물을 생성합니다. 깊이는 포즈와 전달하는 정보가 어떻게 다른지 개념으로 살펴봅니다.

1. 만들 결과

16장 Canny는 옷과 얼굴의 윤곽선을 전달했습니다. 이번에는 관절 위치를 전달합니다. 참고 인물이 양팔을 옆 위로 펼친 자세와 발목 위치는 따라가되, 남색 상의는 주황색으로 바꿔 새 인물을 만듭니다.

포즈는 자세를 전달하는 조건입니다. 참고 인물의 얼굴·정체성·옷·손가락 모양을 그대로 복사하는 기능은 아닙니다. 이 실습은 사진을 부분 수정하는 인페인트가 아니라, 포즈 조건을 참고한 새 이미지 생성입니다.

2. 준비물

기존 SDXL Base와 새 모델 두 개를 사용합니다. 이 가이드 기준 버전에는 SDPose Keypoint Extractor와 SDPose Draw Keypoints가 기본 노드로 들어 있어 별도 커스텀 노드 설치가 필요 없습니다.

1. 탐색기에서 목적지 폴더를 먼저 엽니다. 다른 창에서 받은 모델 파일을 복사해 목적지 창에 붙여 넣습니다. 파일을 복사한 뒤 경로 문자를 다시 복사하지 않습니다.
2. ComfyUI에서 편집 → 노드 정의 새로고침 후 해당 로더에서 파일을 선택합니다. 목록이 갱신되지 않으면 현재 작업을 저장하고 F5로 새로고침합니다.

JSON은 노드·연결·설정 파일이며 모델이나 사진 자체를 모두 포함하지 않습니다. 준비물 PNG 두 개는 ComfyUI/input에 넣습니다. 링크를 눌렀을 때 글이나 그림만 열리면 링크를 오른쪽 클릭 → 다른 이름으로 링크 저장을 사용하고 .json·.png 확장명을 유지합니다.

3. 따라 하기

A. 참고 사진에서 포즈 지도 만들기

1. Ctrl+O로 ch27-extract.json을 엽니다. 관절을 읽을 참고 이미지 노드에서 ch27-reference.png를 선택합니다. 목록에 없으면 업로드할 파일 선택으로 받은 사진을 지정합니다.
2. 관절 추출 전용 · SDPose 로더에서 sdpose_wholebody_fp16.safetensors를 선택합니다. 이 로더의 MODEL과 VAE는 이미지 → 관절 좌표에 연결되어 있습니다. SDXL Base를 이 칸에 선택하지 않습니다.
3. 이미지 → 관절 좌표의 batch_size는 1입니다. 이번에는 사람 한 명이 화면 전체에 있어 bboxes(사람별 사각형 범위) 입력은 비워 둡니다.
4. 관절 좌표 → 몸통 포즈 지도에서 draw_body·draw_head는 true, draw_hands·draw_face·draw_feet는 false, stick_width는 8, score_threshold는 0.3을 유지합니다. 손목·발목까지의 몸 관절을 사용하고 손가락·발가락·얼굴의 촘촘한 점은 생략한 구성입니다.
5. 상단 배치 수 1에서 실행을 누릅니다. 포즈 지도 저장에 검은 바탕과 색 선이 나오면 참고 사진의 관절 위치와 대조합니다. 양팔이 위쪽으로 펼쳐지고, 무릎과 발목이 같은 쪽에 있어야 합니다.
6. 지도는 ComfyUI/output/guide/ch27_extract_…png에 저장됩니다. 다음 단계에서는 이 파일을 LoadImage에 업로드하거나, 같은 추출 결과인 첨부 ch27-pose-map.png를 사용합니다. 이미지 크기는 1024×1024입니다.

B. 같은 자세로 새 옷의 인물 생성하기

1. Ctrl+O로 ch27-pose.json을 엽니다. 추출한 포즈 지도 노드에서 ch27-pose-map.png를 선택합니다. A단계에서 만든 PNG를 직접 쓸 때는 이 노드의 업로드 버튼으로 ch27_extract_…png를 지정합니다. 여기에 원래 인물 사진을 넣지 않습니다.
2. SDXL용 포즈 ControlNet은 xinsir-openpose-sdxl-1.0.safetensors, 그림 생성용 · SDXL Base는 sd_xl_base_1.0.safetensors를 선택합니다.
3. 새 옷·장면 · 긍정은 주황색 긴팔 상의·회색 운동 바지·흰 운동화를 입은 성인 한 명을 설명합니다. 팔을 펼치라는 문장은 넣지 않았습니다. 기본 실습에서는 문장을 유지해 포즈 지도의 영향을 봅니다.
4. 자세 반영 · strength는 1.0, start_percent는 0.0, end_percent는 1.0으로 둡니다. 포즈 조건을 생성의 처음부터 끝까지 사용합니다.
5. 포즈 지도와 같은 비율의 width·height는 모두 1024, batch_size는 1입니다. 포즈를 따르는 새 이미지의 seed 2026102702, 생성 후 제어 fixed, steps 30, CFG 5, dpmpp_2m·karras, denoise 1.0을 유지합니다.
6. 실행을 한 번 누르고 포즈 제어 결과 저장에 이미지가 나올 때까지 기다립니다. ComfyUI/output/guide/ch27_pose_…png에서 주황색 상의와 팔·다리 자세를 확인합니다.

full body studio photograph of one adult woman, front view, standing, wearing a plain orange long sleeve sweatshirt, gray sports trousers and white sneakers, entire body visible from head to shoes, centered, simple light gray background, soft even lighting, realistic anatomy

text, watermark, logo, multiple people, extra arms, extra legs, extra fingers, fused limbs, malformed hands, deformed anatomy, cropped head, cropped feet, out of frame, blurry, low quality

C. 자세가 따라왔는지 확인하기

사진과 지도를 같은 크기로 놓고 손목 높이 → 팔꿈치 방향 → 어깨 높이 → 무릎·발목 위치 순서로 봅니다. 옷 색만 바뀌었다고 포즈 제어에 성공한 것은 아닙니다. 반대로 얼굴이 달라진 것은 이 실습의 실패 기준이 아닙니다. 같은 사람을 보존하는 설정을 사용하지 않았기 때문입니다.

원본 포즈 지도와 결과 PNG: 포즈 지도 (ZIP) · 기본 생성 결과 (ZIP) . 선과 살의 테두리가 정확히 겹칠 필요는 없지만, 어깨·팔꿈치·손목의 방향은 같은 자세로 읽혀야 합니다. 몸 관절만으로 손가락 모양과 얼굴 세부까지 정확하게 지정할 수는 없습니다.

선택 실습 · 같은 조건에서 포즈 제어 끄고 비교하기

제어 0 비교용 JSON (ZIP) 을 열어 같은 포즈 PNG·모델을 선택하고 실행합니다. 기본과 비교 파일은 ControlNet strength와 저장 접두사만 다르고, 문장·seed·생성 설정·연결은 같습니다. 0은 지도를 전달하지 않는 대조군입니다.

비교할 때는 양쪽 손목이 어디까지 올라갔는지부터 보세요. 이 대조는 포즈 조건이 전달됐는지 알아보는 실험입니다. 제어 0 이미지를 실패한 기본 결과로 배포하지 않았습니다. 기본 실습으로 돌아갈 때는 ch27-pose.json을 다시 엽니다. 제어 0 전체 PNG (ZIP)

D. 다른 사진으로 다시 사용할 때

1. A단계 JSON에서 참고 사진을 바꿉니다. 먼저 사람 한 명의 손목·발목이 잘 보이고 몸이 잘리지 않은 사진을 고릅니다. 여러 명이 있거나 겹친 장면은 이번 기본 구성의 범위가 아닙니다.
2. 추출한 지도를 원본과 대조합니다. 팔이 잘못 연결되거나 한쪽 다리가 사라졌다면 생성 강도를 올리지 말고 사진 선택·관절 추출부터 바로잡습니다.
3. B단계의 LoadImage를 새 지도 PNG로 바꿉니다. 출력 비율을 지도와 맞추고, 원하는 옷·장면을 문장에 적습니다. 지도와 반대되는 자세를 동시에 요구하지 않습니다.
4. 선택한 값을 그래프 → 내보내기로 일반 JSON에 보관합니다. 참고 사진과 실제 사용할 포즈 PNG도 함께 보관합니다. PNG 지도만 있으면 다음 생성 때 SDPose 추출을 매번 반복할 필요는 없습니다.

4. 정상 결과 확인

5. 자주 생기는 문제

준비 단계에서 PC 정보가 헷갈린다면 GPU·메모리 등 내 컴퓨터 사양 확인 방법을 함께 참고하세요. 이 장의 결과와 작업 JSON을 보관한 뒤 다음 실습으로 넘어가면 다시 비교하기 쉽습니다.