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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。
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。
- anima-lllite-any-test-like-v2.safetensors（Comfy-Org/Anima-LLLite）
- Anima 本体・テキストエンコーダー（qwen_3_06b_base）・VAE（qwen_image_vae）はAnima の導入記事と同じです
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。
- pose-gallery ＋ Anima LLLite v2 のワークフロー（JSON）作者の例を Anima base v1.0 に替え、ComfyUI 標準のノードだけにしたものです
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。
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。
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。
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。
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。
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。
