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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-SAM3DBody-openpose-editor は、Meta の SAM 3D Body で人物の体を3Dで推定し、OpenPose の形のポーズ（手の指まで）を取り出すノードです。5人並んだ画像から5人分のポーズを取り、ちびキャラの画像を渡すと頭身の低いポーズに直せました。 RTX 5090 で1枚4〜7秒、GPU のメモリは約7.5GB でした。
ただし、付属の install.py は、ComfyUI のポータブル版（Python 3.13）では失敗しました。固定された版（numpy 2 未満、comfy-env 0.1.75）が入らないためで、版の指定を外して入れると動きました。所要時間は1時間ほど、難しさは中級〜上級です。
先に結論（今回のテスト条件で）
| 試したこと | 結果 |
|---|---|
| 付属の install.py（Python 3.13） | 失敗。numpy 2 未満が作れず、comfy-env 0.1.75 も見つからない |
| 版の指定を外して必要なものだけ入れる | 動いた（6つのパッケージが追加、numpy は 2.5.3 のまま） |
| モデル（自動ダウンロード） | SAM 3D Body 1.96GB＋MHR 0.65GB、SAM 3.1 1.63GB |
| 5人の集合画像（作者の例） | 5人とも、体と手の指のポーズが取れた。1回目 226秒（DL 込み）、2回目 4.3秒 |
| ちびキャラ5体を体形の参照に | 胴と脚が短く、頭が大きいポーズに変わった（6.5秒） |
| 自分の画像（アニメ調と実写調の2人） | 腕を上げた人の指まで取れた。横向きの人は横向きの骨格になった |
SAM3DBody-openpose-editor とは？
tori29umai0123/ComfyUI-SAM3DBody-openpose-editor は、日本の作者による ComfyUI のノードです（2026年11月6日公開、11月7日時点のスターは16）。人物の検出と切り分けに SAM 3.1、体の3D推定に SAM 3D Body を使い、OpenPose 互換のポーズ（体18点＋手21点×2、顔）を出します。
- OpenPose Analyze：静止画から全員のポーズを取る
- OpenPose Video Analyze：動画で人物を追いかけ、番号を保ったままポーズを取る
- Body Shape Images (Append)：人物ごとの体形の参照画像を足す（頭身を移す）
- OpenPose Render：ポーズの絵を描く（OpenPose エディターは別に要らない）
なお、ComfyUI 0.43 の本体にも SAM3DBody_Loader などの SAM 3D Body のノードが入っていました。このノードは、それを OpenPose の形と頭身の調整に特化させたものです。
導入でつまずいたところ
付属の install.py は、numpy を2未満（1.x）、comfy-env を 0.1.75 に固定して入れようとします。ComfyUI のポータブル版は Python 3.13 で、numpy 1.x の配布ファイルがなくビルドに失敗しました。comfy-env 0.1.75 も PyPI にありませんでした。
コードを読むと、comfy-env や numpy 1.x を使う部分はなかったので、版を固定せずに必要なものだけ入れました。
python_embeded\python.exe -m pip install pytorch-lightning omegaconf yacs einops timm roma braceexpand opencv-python-headless入ったのは braceexpand、lightning-utilities、pytorch-lightning、roma、torchmetrics、yacs の6つで、numpy や torch の版は変わりませんでした。試験はテスト用の ComfyUI（0.43.0）で行いました。
ポーズを取る
自分で作った2人（アニメ調の手を振る人、実写調の横向きの人）を横に並べた画像で試しました。
手を振る人は、上げた右手の5本の指と、かばんを持つ左手まで取れました。下が切れている脚も、画面の外まで伸びた形で推定されました。横向きの人は、腕を前で組んだ横向きの骨格になりました。
作者の例（5人の集合のアニメ画像）でも、5人全員の体と手のポーズが取れました。1回目はモデルのダウンロードを含めて226秒、2回目からは約4秒でした。
ちびキャラの頭身に直す
体形の参照として、ちびキャラの画像を人物ごとに渡すと、ポーズを保ったまま頭身を変えます。作者の例（5人＋ちびキャラ5体）で試しました。
胴と脚が短くなり、頭（顔の点）が大きくなりました。README によると、顔の幅と胴の長さの比を参照から測り、頭は最大2倍まで大きくします。参照は、左から順に人物に割り当てられます。
商用で使える？
ノード本体は GPL-3.0 で、SAM 3D Body から来た部分の MIT と、SAM License の3つのライセンスファイルが入っています。SAM 3D Body の重みは SAM License です。商用で使う場合は、SAM License と SAM 3.1 のライセンスの原文を確かめてください。
よくある質問（FAQ）
Q. SAM3DBody-openpose-editor とは？
Meta の SAM 3D Body と SAM 3.1 で、複数人のポーズを OpenPose の形で取り出す ComfyUI のノードです。ちびキャラなどの体形の参照で頭身も変えられます。
Q. install.py が失敗するのは？
ComfyUI のポータブル版（Python 3.13）では、固定された numpy 1.x と comfy-env 0.1.75 が入らないためです。版を固定せずに必要なパッケージだけ入れると動きました。
Q. 処理の時間は？
RTX 5090 で、5人の画像が約4秒、体形の参照ありで約6.5秒でした。GPU のメモリは約7.5GB でした。
まとめ
SAM3DBody-openpose-editor は、複数人の体と手のポーズを1枚4秒ほどで取り出し、頭身の違うキャラにも合わせられました。導入だけは、Python 3.13 の環境で一手間かかります。
テスト用の環境に、版を固定せずに入れる。頭身はちびキャラの参照で。
検証メモ
- 設定：付属の sam3d_body_pose01_chibi01-05 のワークフローを ComfyUI の画面に読み込み、API の形に変換して実行しました（bbox_threshold 0.8、inference_type full、auto_head_proportion オン）。
- 画像：作者の例の画像は検証にだけ使い、記事にはポーズの出力だけを載せています。
- コードの確認：外部コマンドは、モデルのダウンロードを IPv4 でやり直すためのものだけでした。
- 試していないこと：動画での追跡（Video Analyze）、DWPose などとの比較、5人を超える画像、生成モデルへのポーズの受け渡し。
