Pose Skeleton Multi-Orang (DWPose/RTMW)

Pose Skeleton Multi-Orang (DWPose/RTMW)

把照片转成 OpenPose 风格的姿态图，专门应对一帧里多人互相重叠的情况。这些图可以当作 ControlNet 姿态模型的控制图。在 CPU 上运行。

由 kulkas2pintu 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这个 Space 把照片转成黑色背景的 OpenPose 风格姿态图，包含 18 个身体点、每只手 21 个点和 68 个面部点。你可以把这张图当作 ControlNet 姿态模型的控制图。它专注于多人互相重叠的照片，而普通流程处理这类照片效果很差。

适合谁：用姿态控制的生成器做图的人，以及想要一种不会丢掉重叠人物的姿态检测的开发者，都适合用它。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
图像生成 | 数字艺术家 | 用参考照片生成 ControlNet 模型用的姿态图 | 上传一张合影并下载姿态图
设计 | 插画师 | 捕捉同一帧里多个人物的姿势 | 查看标有人物编号的叠加图
软件 | 开发者 | 研究一个在姿态层面合并重复项的姿态流程 | 阅读 pose_engine.py
研究 | 计算机视觉专业的学生 | 在拥挤场景下比较检测设置 | 修改目标人数后重新运行

只需要单人姿态，或只要一个普通照片编辑器的人可以跳过。

用在哪里：它可以在这些地方运行，它的输出也可以交给其他工具。

• 网页浏览器，打开 Hugging Face 上的 Space 页面
• Windows，需要 Python 3.11
• macOS，需要 Python 3.11
• Linux，需要 Python 3.11
• ControlNet 姿态工作流，比如 SDXL 或 Flux 的 OpenPose ControlNet，以及 ComfyUI，它们可以使用它的姿态图和关键点

Use case | Who | What they get back
生成姿态图 | 艺术家 | 一张可以下载的黑底 PNG
检查检测结果 | 审核人员 | 带有骨架、方框和人物编号的叠加图
导出关键点 | 开发者 | OpenPose 格式的 JSON

如何设置：在线使用这个 Space 只需要浏览器。在你自己的电脑上运行一份副本，需要下面这些。

• Python 3.11 和 pip
• huggingface_hub 包，它提供 hf 命令
• 足够的磁盘空间，仓库里有 5 个文件

1. 安装 huggingface_hub 包。
2. 把这个 Space 的文件下载到本地文件夹。
3. 进入这个文件夹。
4. 安装这个 Space 使用的 Gradio 版本，再安装 requirements.txt 里的包。
5. 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download kulkas2pintu/pose-skeleton-multi --repo-type space --local-dir pose-skeleton-multi
cd pose-skeleton-multi
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：打开 Space 页面，或者在你的电脑上运行应用，再打开 Gradio 显示的页面。上传一张有一个或多个人的照片，可以选择设置你预期的人数，然后运行。接着下载输出结果。

python app.py

Tool | What it does
姿态图 | 黑色背景的骨架图像，可直接用于 ControlNet
叠加图 | 带有骨架、方框和人物编号的照片
JSON 关键点 | 供 ComfyUI 或 OpenPose Editor 使用的 OpenPose 格式数据
目标人数 | 严格阈值下通过的人太少时，补入得分较低的最佳候选

示例：你上传一张两个人拥抱的照片，把目标设为 2。这个 Space 会返回包含两个骨架的姿态图、给每个人编号的叠加图，以及一个关键点 JSON 文件。

新手与专家：姿态图就是一张火柴人式的图，标出每个身体部位在哪里。图像生成器可以照着它复制姿势。第一件可以试的小事，是在线打开这个 Space，用一张两个人都很清楚的照片。

标准的自上而下流程先检测人，再在每个方框里找姿态。它们会丢掉重叠的人，因为检测器会去掉第二个框，而得分门槛又会筛掉只露出一部分的人。这个 Space 用极低的得分门槛和更宽松的方框重叠上限 0.75。它通过 OKS 比较姿态来去掉重复项，并去掉被抢占的关键点。

YOLOX 用宽松的限制找出候选人物
RTMW 或 DWPose 找出 133 个全身点
OKS 去掉重复的姿态
返回姿态图、叠加图和 JSON

注意事项：所有模型都通过 ONNX Runtime 在 CPU 上运行，有 GPU 时会使用 GPU。

• License: apache-2
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 你上传的照片，以及 Hugging Face 提供的检测器和姿态模型文件
• Not for: 不需要处理重叠的单人任务，因为这些设置偏向拥挤的画面
• Hardware: 这个 Space 设为在 Hugging Face 的 cpu-basic 上运行

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：5
• 构建方式：gradio
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/kulkas2pintu/pose-skeleton-multi
• 文件：https://huggingface.co/spaces/kulkas2pintu/pose-skeleton-multi/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。