ComfyUI-PoseAtlas
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把 RuiC-PoseAtlas 的三套图集做成 ComfyUI 节点：
| 图集 |
条目 |
规格 |
内容 |
| 姿势 |
1,439 |
900×1200 PNG |
288 组姿态 × 5 角度（正面 / 斜侧 / 侧面 / 俯视 / 仰视），两套渲染 |
| 服饰 |
1,407 |
1366×2048 WEBP |
按季节 × 品类 × 颜色组织，8 季 × 10 品类 |
| 肖像 |
1,499 |
全尺寸 PNG |
脸部 893 + 造型 606，按发型分 4 档 |
共 4,345 条，在图库里点一张，直接输出 IMAGE，接 ControlNet、接图生图、接编辑模型都行。
⚠️ 本仓库不含任何图片——连缩略图也不带，一张都没有。
图片版权归原作者所有，装完请按「安装」第 3 步跑一次下载脚本（4,345 张缩略图约 59 MB）。
服饰 / 肖像 / 深度 图集
English / 日本語 interface
这是什么
RuiC-PoseAtlas 本身是一个静态参考图库。本项目把它的浏览体验搬进 ComfyUI：
不用切浏览器、不用手动找文件、不用记住 4,345 个文件名，搜索框里中/英/日都能搜。
姿势集每组提供 5 个视角，画面是无面部特征的灰色人台线稿，专门用来观察体块、比例、关节和镜头关系。
同一批 1,439 个变体（id 一一对应）还有一套灰度深度渲染，白色代表靠近镜头。
线稿适合抽骨架，深度图适合 ControlNet depth —— 双人姿势的前后遮挡关系在深度图里是分层的，这是线稿给不了的。
v2.0 新增服饰集与肖像集：服饰是 1366×2048 的整身穿搭图（换装 / 服装风格迁移的参考），
肖像是不带背景干扰的人物脸部与造型图（角色一致性、发型参考）。三套图集共用一个面板、一套搜索、一套三语名称。
| 图集 |
渲染 |
来源 |
适用 |
| 姿势 |
线稿 |
POSE-DB-01 |
抽骨架、图生图、编辑模型 |
| 姿势 |
深度 |
POSE-DB-02 |
ControlNet depth、需要前后关系的合成 |
| 服饰 |
原图 |
RuiC-PoseAtlas |
换装、服装风格、搭配参考 |
| 肖像 |
原图 |
RuiC-PoseAtlas |
角色一致性、发型 / 妆容参考 |
三语界面（中 / EN / 日本語）
面板标题栏右侧有语言切换，点一下整个界面跟着换：
| 位置 |
说明 |
| 界面文案 |
标题、搜索框、侧栏标题、按钮、提示语，共三套 |
| 条目名 |
姿态名、分类、角度；服饰的季节 / 品类 / 颜色；肖像的部位 / 发型 / 造型 |
| 搜索 |
三种语言的名称都能搜到同一个条目 |
这些语言不是本项目的翻译。上游 RuiC-PoseAtlas 的数据本身就同时提供 zh / en / ja 三种名称，
本项目只是把它们原样搬进 index.json 的 labels 字段，没有新增任何翻译。
（服饰的标签词与肖像的造型名上游给的是 key，译文在 scripts/_i18n/ 里，由 build_index.py 拼进去。）
选择会记在浏览器 localStorage（键名 poseatlas-node-lang），下次打开保持上次的语言。
下拉框里存的值始终是中文串（例如 [性感全身] 站姿 / P001 ... / 正面）。
这样做是为了让同一份工作流在任何界面语言下都能正常打开 —— 换语言只影响显示，不影响已保存的参数。
两个节点
PoseAtlas 图库（PoseAtlasLoader）
|
|
| 输入 |
collection（姿势 / 服饰 / 肖像）、pose（图库选择）、render（线稿 / 深度）、invert_mask |
| 输出 |
image IMAGE · mask MASK · item_name STRING |
collection / pose / render 都是内部 UI 状态，由面板接管，节点上只露 invert_mask 和「打开图库」。
它们留着是因为 Python 端要靠这些值决定读哪套文件，删掉节点就不知道要哪个了。
深度模式下节点上直接画出深度缩略图，双人姿势的前后遮挡一眼可见：
点「打开图库」是全屏面板：
- 图集 tab：姿势 1,439 / 服饰 1,407 / 肖像 1,499，切换即换整套数据
- 语言切换：
中文 / EN / 日本語
- 渲染切换：
线稿 / 深度（只对姿势集生效，其余图集置灰）
- 横向分类：姿势按 4 系列（性感全身 80 / 标准全身 73 / 上半身 80 / 双人 55）× 26 子分类；
服饰按 8 个季节；肖像按 脸部 / 造型
- 左侧分类：随横向页签动态切换，计数按当前页签实时重算
- 缩略图网格：姿势把同一姿态的 5 个角度合成一张卡片，卡内小标签切换角度
- 下载按钮：深度模式下每张卡片右上角有
↓ 原图，点一下就把该角度的 900×1200 原图取回本地
- 搜索框：中 / 英 / 日名称、编号、分类都能搜，自动跨图集检索
- 底部：当前选中项的编号、名称、分类、文件路径
PoseAtlas 条目信息（PoseAtlasInfo）
只要文字、不要图时用这个。输入 collection + pose + language（zh / en / ja），
输出 item_name / category / series，方便拼进提示词。
安装
1. 装节点
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/mugicha-AI/ComfyUI-PoseAtlas.git
没有 git 的话，在 GitHub 页面点 Code → Download ZIP，解压到 ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-PoseAtlas。
2. 检查目录
装完应该是这样——所有图片目录都是空的（只有 .gitkeep 占位）：
ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-PoseAtlas/
├── __init__.py
├── scripts/
│ ├── download_images.py 图片下载脚本
│ ├── build_index.py 索引重建（改了元数据才需要跑）
│ └── _i18n/ 服饰标签 / 造型名的三语表
└── web/
├── poseatlas.js 图库面板前端
└── atlas/
├── poses.json 288 组姿态元数据
├── costumes.json 1,407 套服饰元数据
├── faces.json 1,499 张肖像元数据
├── index.json 前端索引（4,345 条，含三语 labels）
├── img/ ← 空，姿势线稿原图
├── thumbs/ ← 空，姿势线稿缩略图
├── costume/{img,thumbs} ← 空
├── portrait/{img,thumbs} ← 空
└── depth/{img,thumbs} ← 空
3. 下载图片（必须做，否则图库是空的）
图片版权归原作者 ギア (@giaaibusi) 及其他原作者所有，本项目不打包、不再分发，
只提供脚本从公开源站取回：
cd ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-PoseAtlas
python scripts/download_images.py # 只下缩略图，约 59 MB（先跑这个）
python scripts/download_images.py --full # 连全尺寸原图，约 5.4 GB
| 命令 |
拿到什么 |
体积 |
python scripts/download_images.py |
4,345 张缩略图（姿势 / 服饰 / 肖像三套） |
约 59 MB |
python scripts/download_images.py --full |
上面全部 + 姿势线稿、服饰、肖像的全尺寸原图 |
约 5.4 GB |
python scripts/download_images.py --only costume |
只处理某一套（pose / costume / portrait） |
— |
python scripts/download_images.py --dry-run |
只统计缺多少，不下载 |
— |
python scripts/download_images.py --workers 12 |
并发数（默认 8） |
— |
- 每套都会在多个镜像间自动切换（
raw.githubusercontent → jsdelivr → ghfast → gh-proxy），某个超时就换下一个
- 中断了直接重跑，已下载的会跳过，自动续传
- 下载前会校验文件头，源站返回错误页时不会存成假图片
- 只想看某一部分：
--only pose 最快（缩略图 22 MB）
4. 深度原图（按需，不批量）
深度图这一套是例外：源站明确写着
「このデータベースの画像を一括でダウンロードすること（ツール等による自動取得を含む）と、
取得した画像の再配布・転載・販売は禁止です」
所以下载脚本不下载深度原图，也不提供批量抓取。用法是在面板里切到「深度」，
点卡片右上角的 ↓ 原图，服务端会从源站取回你点的那一张 900×1200 原图，
写入 web/atlas/depth/img/，同时自动缩出一张 300×400 缩略图放进 depth/thumbs/；此后一直用本地的。
逐张按需取回属于「生成时参考一张」的用法，批量抓取则不是。请只点你真正要用的那几张。
深度缩略图是下载原图时顺带生成的，不是仓库自带的。
换机器或者想补缩略图，用 python scripts/download_images.py --only depth-thumbs
把所有本地已有的深度原图重新缩一遍（不联网）。
5. 重启 ComfyUI
节点出现在右键菜单的 PoseAtlas 分类下，或双击画布搜索 PoseAtlas。
改过 web/ 下的文件后要 Ctrl+F5 强制刷新，否则浏览器用的还是旧版前端。
怎么用
最基本的用法：直接出图
拖一个 PoseAtlas 图库，点「打开图库」选一张，image 输出接到任何吃 IMAGE 的节点。
配合 ControlNet 出图（推荐）
人台线稿 → 抽骨架 → ControlNet → 出图。本机实测这套参数可用：
PoseAtlas 图库（collection=姿势, render=线稿）
└─ image → PoseAndFaceDetection → DrawViTPose → ControlNetApplyAdvanced
├─ control_net: xinsir_cn_union_sdxl_1.0_promax
├─ strength: 0.65
└─ end_percent: 0.85
└─ KSampler → VAEDecode → 保存图像
关键参数：
| 参数 |
值 |
说明 |
PoseAndFaceDetection 的 width/height |
必须与出图分辨率同比例 |
喂 3:4 的图却填 832×480，腿会被截断 |
| ControlNet strength |
0.65 |
0.9 会得到线稿风，太低会丢姿势 |
| end_percent |
0.85 |
让模型后段自由发挥质感 |
| 负面词 |
加 stick figure, sketch, lineart |
防止它照着骨架画线 |
抽骨架节点来自 ComfyUI-WanAnimatePreprocess（自带 ViTPose ONNX，不用额外装 controlnet_aux）。
没有这个节点的话，直接把 image 当参考图喂给图生图 / 编辑模型也可以。
用深度图做 ControlNet depth
在面板里把渲染切到「深度」，image 直接进深度 ControlNet 的 image 输入（不需要再过深度预处理器，
图本身就是深度图）。白色是近处、深灰是远处，和常见深度 ControlNet 的约定一致。
双人姿势建议用深度版：线稿抽骨架会被 ViTPose 只检出一个人，而深度图保留两个人的前后关系，
直接喂 depth ControlNet 或用它做景深合成都不会丢人。
用服饰集做换装
服饰集是整身穿搭图，接在编辑模型（Qwen-Image / Flux Kontext / Krea2）的参考图输入上：
PoseAtlas 图库（collection=服饰） → image → TextEncodeQwenImage21 的 images.image_2
PoseAtlas 图库（collection=姿势） → image → TextEncodeQwenImage21 的 images.image_1 ← 姿态
提示词里写「把 <image2> 的衣服穿到 <image1> 的人物身上，保持 <image1> 的姿态和身体比例」。
服饰图本身带模特，要的是衣服不是人时，提示词里明确写「只取服装款式与配色，人物身份以 <image1> 为准」。
用肖像集做角色一致性
肖像集是干净的脸部 / 造型图，适合当人脸参考：
PoseAtlas 图库（collection=肖像, section=脸部） → image → 参考图输入
配合姿势集时，image_1 给姿势、image_2 给人脸，再在提示词里分别指认。
注意：人台本身胸腰比夸张，出的真人会偏壮，提示词里补一句「改成正常人体比例」。
示例工作流
examples/ 下有 8 个工作流，拖进 ComfyUI 或从菜单 工作流 → 打开 载入。
同名的 .png 是工作流全景图，可以先看效果再决定载入哪个：
| 文件 |
用到的图集 |
链路 |
底模 |
basic_loader.json |
姿势 |
图库 → 保存图像（最小示例） |
无 |
Flux3Klein-PoseAtlas.json |
姿势 |
图库 + 参考图 → 提示词自动改写 → 出图 → 对比输出 |
Flux3 Klein |
QW2.1-PoseAtlas.json |
姿势 |
图库 + 参考图 → 提示词自动改写 → 编辑出图 → 对比输出 |
Qwen-Image 2.1 |
Flux3Klein-换装-PoseAtlas.json |
服饰 |
服饰 + 人物参考 → 换装出图 |
Flux3 Klein |
QW2.1-换装-PoseAtlas.json |
服饰 |
服饰 + 人物参考 → 换装出图 |
Qwen-Image 2.1 |
QW2.1-PoseAtlas-Assembly.json |
姿势 + 服饰 + 肖像 |
三图集联动：姿态 / 服装 / 人脸各取一张 → 组合出图 |
Qwen-Image 2.1 |
Mugicha_Krea2_depth.json |
姿势（深度） |
深度图 → Krea2 ControlNet → 出图 |
Krea2 |
Mugicha_MossImage_depth.json |
姿势（深度） |
深度图 → MossImage Control → 出图 |
MossImage |
注意事项：
- 依赖
rgthree-comfy、comfyui-easy-use、ComfyUI-WanAnimatePreprocess 等常见自定义节点，缺什么 ComfyUI 会红框提示
- 工作流里的模型文件名是我本机的量化版命名（如
qwen_image_2.1_int8_convrot），导入后请换成你自己下载的对应模型
- 配套 LoRA 不同：姿势 / 组合类用
Qwen-Image-2.1-multiple_angles（增强多角度姿态跟随），
换装类用 Qwen-Image-2.1-outfit-swap，深度类用各自的 depth-control LoRA。没有就删掉该节点
没有本地 GPU？
这个节点本身很轻（只读图，不跑模型），但配套的 ControlNet / 编辑模型需要显存。
手头没有能跑 ComfyUI 的机器时，可以用云端 ComfyUI：
| 平台 |
特点 |
| RunningHub |
云端 ComfyUI，跑在线工作流，不用自己装环境 |
| ZZAI 真真AI |
一站式 AI 创作平台，画布 Agent 一句话搭流程，兼容 OpenAI 的 API 接入 |
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不通过链接直接访问官网同样可用。
已知限制
| 限制 |
原因 |
建议 |
| 仓库里一张图都没有 |
版权归原作者，不再分发 |
装完先跑 python scripts/download_images.py（约 59 MB） |
| 双人系列（55 组）抽骨架只检出一个人 |
ViTPose 单人检测 |
用深度图走 depth ControlNet，或直接把 image 当参考图喂编辑模型 |
| 深度原图要逐张点下载 |
源站禁止批量抓取 |
只下真正要用的；批量下载脚本不提供是刻意的 |
| 深度缩略图要先有原图 |
缩略图由原图实时缩出 |
点「↓ 原图」会自动连缩略图一起生成 |
| 人台图没有 alpha 通道 |
原图是 RGB PNG |
mask 输出全 1，只有 invert_mask 可用 |
| 图库面板需要浏览器端加载 |
前端从 /extensions/ 读数据 |
首次打开有约 1 秒加载，之后有缓存 |
| 肖像全尺寸很大 |
1,499 张 PNG 共约 4.6 GB |
空间不够就只下缩略图（不加 --full） |
| 第三方翻译插件会改面板文字 |
它按硬编码词典替换英文 |
面板已标 .notranslate；若插件不认，可更新 ComfyUI-DD-Translation 让它遵守该约定 |
内容提示
原图库的分类里包含成人向内容（「性感・大胆系」「内衣」「泳装」「性感」等），面向成年创作者。
请遵守所在地法律法规与平台规范。
版权与许可
| 对象 |
许可 |
本项目代码（__init__.py、web/poseatlas.js、scripts/*） |
MIT |
| 姿势线稿、深度图、服饰图、肖像图、原始数据、名称（含三语名称） |
版权归原作者 ギア (@giaaibusi)，不在 MIT 范围内 |
原作者允许将作品用于创作（含商用、编辑、参考），但禁止再分发、转载、转售图片数据本身。
所以本仓库一张图都不带，只带元数据、索引和下载脚本。如果你 fork 本项目，请保持同样的做法。
本项目为非官方整理，与原作者及 RuiC-PoseAtlas 作者均无隶属关系。
若原作者认为本仓库侵犯其权益，请通过 Issue 联系，将立即删除相关内容。
致谢
- 姿势线稿、深度图与原始数据：ギア (@giaaibusi)
- 数据整理、三语名称、图库前端：HRuiCcc / RuiC-PoseAtlas
- 抽骨架节点：kijai / ComfyUI-WanAnimatePreprocess
视频介绍
我做了几期视频讲这个节点的用法，挑一个平台看：
PoseAtlas 实测：1439 张多角度人台线稿，我把它做成了 ComfyUI 节点
视频里覆盖：图库面板怎么用、深度图和线稿的差别、接 ControlNet 抽骨架的实际参数，
以及双人姿势为什么建议走深度。文字版见上面的「怎么用」。
关于作者
如果这个节点帮你省了找参考图的时间，欢迎点个 ⭐ Star。
License
代码部分 MIT，见 LICENSE。图片不在许可范围内。
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