Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)有哪些输入参数？

共 1 个输入，包括 pose_kps（pose_kps）。

Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)有哪些可调参数？

共 9 个控件参数，包括 id_include（id_include）、Head_width_height（Head_width_height）、Neck_width_height（Neck_width_height）、Shoulder_width_height（Shoulder_width_height）、Torso_width_height（Torso_width_height）、RArm_width_height（RArm_width_height）。

Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)属于哪个节点包？

属于「comfyui_controlnet_aux」，节点分类为「第三方插件」。

Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion) Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)

节点中英文对比

ComfyUI 结构对照

按当前节点配置，分别展示中文与英文节点结构。面板按 ComfyUI 实际界面还原：左侧圆点是输入，右侧圆点与该行最右的名称为输出，下方胶囊是控件参数；控件两端的三角表示可切换的选项。

中文节点 12 项

Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)

pose_kps tracking

prompt

id_include —

Head_width_height —

Neck_width_height —

Shoulder_width_height —

Torso_width_height —

RArm_width_height —

RForearm_width_height —

LArm_width_height —

LForearm_width_height —

英文节点 12 项

Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)

pose_kps tracking

prompt

id_include —

Head_width_height —

Neck_width_height —

Shoulder_width_height —

Torso_width_height —

RArm_width_height —

RForearm_width_height —

LArm_width_height —

LForearm_width_height —

模型条件 / 数值 Latent 其它类型左圆点 = 输入，右圆点 = 输出可切换选项 — 未设置默认值

面板用于对照参数位置与命名，不做交互；实际节点外观以 ComfyUI 内的主题为准。

参数说明

输入 1 · 输出 2 · 控件 9

依据当前节点关联的 NodesItems 数据，按输入、输出、控件三类分别列出名称与说明。

输入参数 1 项

pose_kps pose_kps

输入姿态关键点。来自 OpenPose、DWpose 等节点的关键点信息，表示多人身体关键点坐标。

输出参数 2 项

tracking tracking

跟踪数据，包含各部位在图像中的位置信息，按人物 ID 分组。

prompt prompt

自动生成的提示字符串，可用于语义绑定等高级任务。格式如 "0.Head": "(head)"。

控件参数 9 项

id_include id_include

需要追踪的人物 ID（用逗号分隔）。例如 0,2 表示只对第 0 和第 2 个检测到的人体进行追踪处理；空则表示全部处理。

Head_width_height Head_width_height

Head 部位的追踪框尺寸，格式为宽,高。控制该部位的检测区域大小，单位为像素。所有部位参数默认可使用 BODY_PART_DEFAULT_W_H 设置值。

Neck_width_height Neck_width_height

Neck 部位框尺寸。同上。

Shoulder_width_height Shoulder_width_height

Shoulder 框尺寸。同上。

Torso_width_height Torso_width_height

Torso 框尺寸。同上。

RArm_width_height RArm_width_height

右上臂区域框尺寸。同上。

RForearm_width_height RForearm_width_height

右前臂区域框尺寸。同上。

LArm_width_height LArm_width_height

左上臂区域框尺寸。同上。

LForearm_width_height LForearm_width_height

左前臂区域框尺寸。同上。

节点详解

原理 · 用法 · 常见问题

暂无节点说明

常见问题

按节点参数整理

Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)是做什么的？: 该节点的作用是从姿态关键点（POSE_KEYPOINT）中提取并追踪上半身各部位的位置，生成结构化的追踪信息和提示词（prompt）格式文本，可用于人物动作驱动、局部动画控制、面板生成等高级控制场景。Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)-
Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)有哪些输入参数？: 共 1 个输入，包括 pose_kps（pose_kps）。
Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)的输出是什么？: 共 2 个输出：tracking（tracking）、prompt（prompt）。
Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)有哪些可调参数？: 共 9 个控件参数，包括 id_include（id_include）、Head_width_height（Head_width_height）、Neck_width_height（Neck_width_height）、Shoulder_width_height（Shoulder_width_height）、Torso_width_height（Torso_width_height）、RArm_width_height（RArm_width_height）。
Upper Body Tracking From PoseKps (InstanceDiffusion)属于哪个节点包？: 属于「comfyui_controlnet_aux」，节点分类为「第三方插件」。

同类节点

comfyui_controlnet_aux

Zoe Depth Anything Zoe Depth Anything 该节点基于ZoeDepth + Depth Anything模型，将图像转换为真实世界尺度的深度图（metric depth），即不仅仅是“近-远”的相对灰度图，而是更接近真实... Generation Resolution From Image Generation Resolution From Image 该节点从输入的图像中提取出图像的宽度和高度，并作为输出。该节点主要用于获取输入图像的尺寸信息，输出图像的宽度和高度，适用于需要根据图像尺寸进行调整或处理的场景。Generati... DensePose Estimator DensePose Estimator 该节点是一个基于DensePose技术的预处理器，它将图像中的人体区域转换为一种彩色的、密集的UV坐标图（即身体表面坐标贴图）。常用于控制人体姿态、动作和细节位置。注意：不推荐... Canny Edge Canny Edge 该节点是一个基于Canny边缘检测算法的图像预处理节点，属于ControlNet系列中非常常用的一种边缘线稿提取器。注意：low_threshold 和 high_thresh... LeReS Depth Map (enable boost for leres++) LeReS Depth Map (enable boost for leres++) 该节点从图像中推理出深度图（Depth Map），展示图像中每个像素距离相机的远近关系，用于ControlNet的景深控制或三维重建任务。注意：该节点生成的深度图比较精细，但是... Fake Scribble Lines (aka scribble_hed) Fake Scribble Lines (aka scribble_hed) 该节点将图片转换成类似手绘草图（涂鸦）风格的线稿图，用于 ControlNet 的涂鸦控制生成，模拟人手随意画线的效果，适合创意绘图与草图上色任务。Fake Scribble ... Save Pose Keypoints Save Pose Keypoints 该节点用于将OpenPose等姿态估计节点输出的关键点（pose keypoints）保存为JSON文件，可以作为后续处理或调试使用的数据文件。Save Pose Metric3D Depth Map Metric3D Depth Map 该节点使用Metric3D模型生成真实比例的深度图（metric depth map），图中每个像素的灰度值表示它离相机的真实物理距离（例如：以“米”为单位），可用于真实感图像...