Pose aus Bild – ohne Abpausen
Wer eine Pose von einem Foto übernehmen will, paust sie meist ab – und eine Pause bleibt im Blickwinkel des Fotografen gefangen. Foto zu Pose geht den umgekehrten Weg. Es liest die Position von Kopf, Schultern, Ellbogen, Handgelenken, Hüfte, Knien und Knöcheln, schätzt, wohin jede Gliedmaße in der Tiefe zeigt, und überträgt dieselben Winkel auf eine 3D-Puppe. Das Ergebnis ist eine echte Pose, um die du herumschwenken kannst, keine flache Umrisslinie.
Dadurch bleibt sie auch nach dem Import nützlich. Du kannst die Pose von oben betrachten, um Verkürzungen zu prüfen, sie für eine gegenüberstehende Figur spiegeln, ein Weitwinkelobjektiv für eine dramatischere Einstellung wählen oder eine Hand korrigieren, die hinter dem Körper verdeckt war. Künstler bauen damit eine Lieblingsreferenz aus einem neuen Winkel nach; Animatoren legen damit Schlüsselposen aus Videobildern an.
OpenPose-Skelette für ControlNet
Wenn du Bilder mit Stable Diffusion generierst, ist die OpenPose-Ausgabe sofort einsatzbereit. Das PNG folgt dem Standard-Keypoint-Layout COCO-18 und dem Farbschema, mit dem die OpenPose-Modelle von ControlNet trainiert wurden – gezeichnet auf Schwarz in derselben Größe wie dein Foto. Lade es in ControlNet mit dem Preprocessor auf „none“, und die generierte Figur übernimmt die Pose aus deinem Bild.
Das OpenPose JSON nutzt das bekannte Format pose_keypoints_2d und lässt sich daher in OpenPose-Editoren und ComfyUI-Nodes öffnen, die Keypoints akzeptieren. Weil das Skelett von einer 3D-Figur stammt, kannst du im Editor außerdem die Kamera drehen und für dieselbe Pose ein neues OpenPose-Bild aus jedem beliebigen Winkel exportieren – das schafft eine reine 2D-Posenschätzung nicht.
Tipps für eine saubere Erkennung
- Bring den ganzen Körper von Kopf bis Fuß ins Bild, mit etwas Platz drumherum.
- Klar erkennbare, nicht abgeschnittene Personen funktionieren am besten. Bei mehreren Personen bekommt jede, die deutlich genug ist (bis zu fünf), eine eigene Puppe in derselben Szene; größtenteils verdeckte Personen werden eventuell weggelassen.
- Gleichmäßiges Licht und eng anliegende Kleidung helfen. Weite Mäntel, harte Schatten und Gegenstände vor dem Körper verdecken die Gelenke.
- In Seitenansichten sind der hintere Arm und das hintere Bein teilweise verdeckt. Diese Teile werden zum Prüfen markiert, und ein kurzer Blick in den Editor behebt das.
- Wenn eine Gliedmaße vorne und hinten vertauscht aussieht, drück ihren Umkehren-Button. Ein einzelnes Foto ist bei der Tiefe tatsächlich mehrdeutig.
Was es kann und was nicht
Der Körpermodus bildet bis zu fünf Personen pro Foto nach und passt auch einzelne Fingergelenke an, wenn Orientierungspunkte der Hände erkannt werden. Der Handmodus erkennt bis zu zwei Hände, die einzeln bearbeitet werden können. Kein Modus übernimmt Gesichter, Gesichtsausdrücke oder das Aussehen. Verdeckte Finger, angeschnittene Hände und stilisierte Zeichnungen können unzuverlässige Ergebnisse liefern. Prüfe das Ergebnis und bessere es nach. Datei-, Browser- oder Modellladefehler werden direkt angezeigt, ohne einen anderen Modus zu starten.