comfyui-pose-galleryの使い方|ポーズ図鑑の線画をAnima LLLite v2に渡して姿勢を指定する

ComfyUI

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使ったソフトとモデルは、すべて無料で入手できます。試した環境の一覧は検証の記録にあります。

comfyui-pose-gallery は、ポーズの原図1,439枚を同梱した ComfyUI の図鑑ノードです。選んだポーズの線画を Anima LLLite v2 に渡すと、6つのポーズすべてで、手足の向きや姿勢が線画に沿いました。 1枚あたりの時間は約7秒(RTX 5090、30ステップ)で、LLLite なしより0.6秒ほど増えただけでした。

ただし、線画の肩の丸(関節の印)が服の肩の穴になることがあり、強さを0.5に下げても消えませんでした。また、同梱の原図は商用利用できません。所要時間は30分ほど、難しさは中級です。

先に結論(今回のテスト条件で)

試したこと結果
LLLite v2 あり(6ポーズ)6つとも姿勢が線画に沿った。1枚約7秒
LLLite なし(ポーズの言葉だけ)6つとも正面向きの近い姿勢になり、片脚を後ろに上げる・ひねるなどは出なかった。1枚約6.4秒
片ひざ立ち肩の関節の丸が、服の肩の穴(オフショルダー)になった
強さ 0.75/0.5肩の穴は小さくなるが残った。体の線も少しゆるくなった
Anima 3.8B と組み合わせ姿勢は沿わなかった(LLLite v2 は 2B 版の Anima 用)
VRAM約7.7GB(Anima 2B + LLLite v2)

Anima base v1.0、30ステップ、CFG 4、er_sde/simple、シード 20261030、約1メガピクセル。時間はモデルを読み込んだあとの、ComfyUI の実行開始から完了までです。

迷ったら

ポーズを選んで、強さ1.0のまま作ります。肩に穴が開いたら、服の言葉に「シャツの肩は閉じている」などを足すか、別のシードで作り直すほうが早いです。

comfyui-pose-gallery とは?

wangweihong/comfyui-pose-gallery は、ComfyUI の中でポーズの図鑑を開き、選んだポーズの原図を画像として出すノードです。ポーズは288組・原図1,439枚(最大5方向)で、立ち・座り・ひざ立ち・寝そべりなどで絞り込めます。

ノードは原図のほかに、ポーズの説明(description)と動作の言葉(action、たとえば「Standing, One leg raised behind」)も出します。動作の言葉はプロンプトの後ろにつなげられます。ランダムに選ぶノードや、自分のポーズ画像を足す機能もあります。

2026年10月28日に公開され、11月7日時点で GitHub のスターは291です。画面の表示は中国語と英語で、日本語はありません。

導入

cd ComfyUI\custom_nodes
git clone https://github.com/wangweihong/comfyui-pose-gallery

原図の画像がリポジトリに入っているので、ダウンロードは約660MBあります。追加の pip は要りません。今回は ComfyUI 0.43.2 で、d6e417e(11月5日)を使いました。

Anima で使うには、ComfyUI に最初から入っている ModelPatchLoader と AnimaLLLiteApply を使います。LLLite v2 の重み(anima-lllite-any-test-like-v2.safetensors、15.6MB)は、Comfy-Org の Hugging Face から models/model_patches に入れます。

作者のワークフローは、Civitai で配られている派生モデル(Miaomiao Harem Anima 1.1)と、別のカスタムノード(comfyui_LLM_party)の文字表示ノードを使っています。今回は Anima base v1.0 に替え、文字表示ノードは外しました。

LLLite あり・なしで比べる

作者が試した6つのポーズで、同じプロンプト(緑のブラウスとベージュのパンツの女性)とシードで比べました。LLLite なしは、ポーズの動作の言葉だけをプロンプトに足しています。

片脚を後ろに上げるポーズ。左が LLLite あり、右がなし。なしは両脚で立っている
片脚を後ろに上げるポーズ。左が LLLite あり、右がなし。なしは両脚で立っている
体をひねって両腕を広げるポーズ。左が LLLite あり、右がなし
体をひねって両腕を広げるポーズ。左が LLLite あり、右がなし
横向きで両腕を上に伸ばすポーズ。左が LLLite あり、右がなし。なしは正面向き
横向きで両腕を上に伸ばすポーズ。左が LLLite あり、右がなし。なしは正面向き

LLLite ありは、横向き、片脚を上げる、ひねる、といった線画の向きと手足の位置に沿いました。なしでは、どれもカメラのほうを向いた近い姿勢になり、片脚を上げる動きなどは出ませんでした。言葉だけでは、細かいポーズまでは伝わりにくいようです。

LLLite ありのしゃがむポーズ(左)と、後ろに手をついて座るポーズ(右)
LLLite ありのしゃがむポーズ(左)と、後ろに手をついて座るポーズ(右)

しゃがむポーズでは、線画どおり横向きになりましたが、顔が上を向きました。作者も、しゃがむポーズで頭が上を向くと書いています。

肩の丸が服の穴になる

線画には、肩やひじに関節の丸が描かれています。片ひざ立ちのポーズでは、この丸が服の肩の穴になりました。作者も同じ現象を書いています。

片ひざ立ちのポーズ。左から強さ1.0、0.75(0.85まで)、0.5(0.6まで)。どれも肩に穴が開いている
片ひざ立ちのポーズ。左から強さ1.0、0.75(0.85まで)、0.5(0.6まで)。どれも肩に穴が開いている

強さを0.75や0.5に下げると、穴は小さくなりましたが消えませんでした。下げると、体にぴったりだったパンツが少しゆるくなります。線画の体の線(太ももなど)が、そのまま服の形に出やすいようです。

Anima 3.8B では効かなかった

同じ LLLite v2 を Anima 3.8B(v1.1)につなぐと、エラーは出ずに画像はできましたが、姿勢は線画に沿いませんでした。LLLite v2 は 2B 版の Anima 向けに学習されているので、3.8B では使えないと考えたほうがよさそうです。

片脚を後ろに上げるポーズ。左が Anima base v1.0、右が Anima 3.8B。3.8B は両脚で立っている
片脚を後ろに上げるポーズ。左が Anima base v1.0、右が Anima 3.8B。3.8B は両脚で立っている

商用で使える?

ここは注意が要ります。ノードのコードは MIT ライセンスですが、同梱のポーズの原図・サムネイル・元のデータは MIT の対象外です。LICENSE によると、原作者はギアさん(@giaaibusi)で、商用利用はできません。この記事でも、原図そのものは載せていません。

また、Anima 本体と LLLite v2 の重みは、どちらも CircleStone Labs の非商用ライセンスです。Anima のライセンスは導入記事で説明しています。売る作品に使う場合は、原図とモデルの両方の条件を確かめてください。

RTX 5090 以外の人へ

Anima 2B と LLLite v2 で、GPU のメモリは約7.7GB でした。8GB の GPU でも動く可能性がありますが、今回は試していません。LLLite v2 の重みは15.6MB と小さく、足しても時間はほとんど変わりませんでした。

よくある質問(FAQ)

Q. comfyui-pose-gallery とは?

ポーズの原図1,439枚を同梱した、ComfyUI の中で使えるポーズ図鑑のノードです。選んだ原図を画像として出し、姿勢を制御するモデルに渡せます。

Q. Anima でポーズを指定するには?

ComfyUI 標準の ModelPatchLoader と AnimaLLLiteApply で、Anima LLLite v2 に線画を渡します。今回は6つのポーズすべてで、姿勢が線画に沿いました。

Q. pose-gallery の画像は商用で使える?

使えません。ノードのコードは MIT ですが、同梱のポーズの原図は原作者のもので、商用利用は不可と書かれています。

Q. Anima 3.8B で LLLite v2 は使える?

今回の試験では、エラーは出ませんでしたが姿勢は沿いませんでした。2B 版の Anima(base v1.0)で使います。

まとめ

pose-gallery と Anima LLLite v2 の組み合わせは、言葉では伝えにくいポーズを、7秒ほどで線画どおりに描かせられました。関節の丸が服に出ることと、原図の商用不可には気をつけます。

Anima base v1.0 と LLLite v2、強さ1.0で。作品を売るなら、原図は使わない。

この記事の検証環境

RTX 5090(32GB)/ Ryzen 9 9950X3D / 128GB / Windows 11 / ComfyUI 0.43.2 / comfyui-pose-gallery d6e417e / Anima base v1.0 + Anima LLLite any-test-like v2 / 2026年11月7日
これまでの検証の一覧はこちら

検証メモ

  • 設定:作者の pose_gallery_anima_lllite_v2 をもとに、モデルを Anima base v1.0 に替え、プロンプトの固定の動作の言葉を外し、ポーズの action 出力をつなぎました。強さ1.0、0〜0.9。
  • ポーズ:作者が試した8つのうち6つ(full_single の P019 横、P024 正面、P001 正面、P033 正面、P061 横、P077 正面)。シードは1つです。
  • 時間:1回目(64秒)はモデルの読み込みを含みます。Anima 3.8B の1回目も読み込みを含む101秒でした。
  • 試していないこと:MOSS・Krea 2・Qwen-Image 2.1・Z-Image Turbo の同梱ワークフロー(Depth Anything 経由)、図鑑の画面の操作、複数人のポーズ、シードを変えた成功率。

参考リンク

この記事を書いた人
こまたろ

画像生成 AI に興味を持ったのがきっかけで、3年ほど前から ComfyUI を触っています。始めたころは今ほど情報がそろっておらず、何時間もかけて整えた環境が翌日のアップデートで動かなくなったこともありました。

KOBO Lab は、自分の学び直しと、これから ComfyUI を始める人が同じところでつまずかないようにと思って始めたサイトです。初心者も中級者も、迷ったときに開くサイトを目指しています。

検証は、RTX 5090 を積んだ自作 PC 1台で、実際に動かして確かめています。作業を楽にするための自作ツールも作っています。

記事は、運営者自身の経験と検証をもとに、Claudeで下書きを作り、GrokボットとMuseでも添削や確認をして仕上げています。

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