画像生成の幅が広がる！OpenPoseの使い方や導入手順、商用利用、ポーズ集まで徹底解説

画像や映像から人間のポーズを検出できる「OpenPose」というツールをご存じでしょうか？

これは、顔や指の関節まで精密に認識できるリアルタイム姿勢推定ツールで、医療や介護、エンターテイメントなど、さまざまな分野での応用が期待されています。

最近では、「OpenPose editor」や「OpenPose editor comfyUI」などのツールと組み合わせることで、より直感的なポーズ編集やAI画像生成も可能になっています。

この記事では、OpenPoseの基本的な概念から使い方、特徴、実用例、導入方法、ポーズ集の活用法、商用利用時の注意点などを徹底解説します。

また、「Stable Diffusion OpenPose」や「Control Net OpenPose」といったAI画像生成との連携事例もご紹介。最後までお読みいただくと、OpenPoseの魅力と具体的な使い方、可能性について知ることができるので、ぜひ最後までお読みください。

OpenPoseとは？

OpenPoseとは、アメリカペンシルベニア州・カーネギーメロン大学の知覚コンピューティングラボが開発した、リアルタイムで人間のポーズを検出できるPythonベースのツールです。

この技術は、画像や映像から人の姿勢を検出し、それらの情報からリアルタイムで関節や顔の位置を識別。それらの情報を基に対象となる人物のポーズを推定します。

特に、複数人が映っている映像でも個々の人物を識別し、それぞれのポーズを検出できる点が大きな特徴です。そのため、開発者や研究者だけでなく、クリエイターや教育・医療現場など、さまざまな分野での活用が期待されていることから、その応用範囲は日々広がりを見せています。

またその他にも、画像生成AI「Stable Diffusion」や、ControlNetとの連携用途でも注目されています

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OpenPoseの種類・CMU版・ControlNet版の違いと用途

OpenPoseには大きく分けて2つのバリエーションがあります。

• CMU版 OpenPose・・・本家の開発版であり、身体・手・顔・足などの複雑な関節検出が可能です。高精度ですが、セットアップやGPU環境が必要になるため、上級者向け。また、OpenPoseのインストールにはCaffeやCUDAなどの環境構築が必要です。
• Control Net版 OpenPose（Stable Diffusion連携）・・・画像生成AI「Stable Diffusion」と連携する拡張機能として提供されており、棒人間（スケルトン）をもとにした画像生成が可能。OpenPose Stable Diffusionやsdxl OpenPoseといった高品質な生成にも対応。

また、OpenPose editorを活用すれば、GUIで視覚的にポーズを調整できます。

上記の種類は、利用者の目的や技術レベルに応じて選ぶと良いでしょう。特に創作活動を目的とする方にはOpenPose editor comfyUIのようなツールが人気です。

OpenPoseの導入方法

OpenPoseを導入するには、利用目的に応じたパソコンなどの環境構築が必要です。

以下、代表的な導入方法を紹介します。

1. ローカルPCにインストール（CMU版）

OpenPoseのインストールには、CaffeやCUDA、cuDNNなどの環境構築が必要になりますが、最も自由度が高く、研究開発向けの使い方ができます。詳細なインストール方法に関しては、公式Git Hubや有志のQiita記事などが参考になります。

2. Stable Diffusion Web UI（ControlNet）への組み込み

AUTOMATIC1111版やComfyUI版のStable DiffusionにControl Netを追加することで、OpenPoseをGUIベースで操作できます。特にOpenPose editor comfyuiのようなツールを使うと視覚的にわかりやすく、ポーズ編集がしやすくなります。

3. OpenPose EditorなどのWebツールを活用

「OpenPose editor」のような、ポーズを手動で編集・作成できるツールを使うことで、直感的にスケルトンを操作し、生成AIと連携した応用が可能になります。また、OpenPose editor が表示されないなどのトラブルが発生した場合は、バージョンやブラウザ設定を確認しましょう。

OpenPoseの使い方（基本操作と流れ）

OpenPoseを活用する際の基本的な操作の流れは以下の通りです。

1. 画像や動画を読み込む
2. 関節・骨格を自動的に検出（スケルトンの表示）
3. 結果を可視化またはデータとして出力
4. 必要に応じて画像生成AIへ応用

特に、Control Net OpenPoseを利用すれば、棒人間（スケルトン）を線画で編集するだけで、そのポーズに合わせた画像生成が可能。さらにOpenPose stable diffusionと組み合わせることで、簡単に創作活動にも活かせます。

棒人間（スケルトン）の編集・作成方法

画像生成においては、OpenPoseによる棒人間の編集機能が非常に役立ちます。

手描きでスケルトンを調整したり、既存画像から抽出したポーズを基にスケルトンを生成することが可能で、これはOpenPose ポーズ集の応用にもつながります。

また、複数人のポーズをそれぞれ調整することで、シーンに奥行きや動きを加えるといったより高度な表現も簡単に実現できます。これらの技術は特に、漫画・イラスト・アニメ制作の現場で重宝されています。

OpenPoseの特徴

人体の関節を識別し、ポーズを検出できるOpenPoseですが、一体どのような特徴を持っているのか。ここからは、OpenPoseの特徴について詳しく見ていきましょう。

動画でも検出可能

OpenPoseは静止画だけでなく、動画からもリアルタイムでポーズや動きを検出できる機能を持っています。これにより、歩いていたり、作業している人などの動きを精密に分析することが可能です。

また様々な動画データの分析によって、歩行分析やダンス、リハビリテーションなど、これまで人の目では認識できなかった時間経過に伴う動作の変化も確認しやすく、それぞれの問題を解決する補助ツールとしても活用されることが期待されています。

カメラとPCのみで利用可能

今まで人間のポーズや動きを取り込むためには、モーションキャプチャーという技術を活用していました。これは、センサーのついたモーションキャプチャースーツの着用と、専用カメラやその他の機材を用意する必要がありました。

しかし、OpenPoseは特殊な機材やセンサーを使う必要がなく、カメラとPCさえあれば簡単かつスピーディーに人間の動きを取り込むことができます。また、撮影した動画だけではなく、動画配信サービスに投稿されている動画などでも検出可能なため、さまざまな画像や動画の骨格を検出できます。

顔や指の関節まで検出可能

従来の技術では、顔の表情や指の関節などを検出するために特殊なセンサーを付ける必要がありましたが、OpenPoseを活用すれば、そのようなセンサーを用意する必要はなく、顔や手の指の関節などの細かい部分まで検出可能です。

さらに検出の精度も高く、顔の表情や指先の細かい動きなどもリアルタイムで検知できるため、表情の分析や手話などのハンドサインも検出できます。その他にも、リハビリテーションや介護の分野など、さまざまな分野での活用が期待されています。

見えない部分も推測可能

OpenPoseにはディープラーニング技術が使われているため、体の一部が隠れている場合でも、残りの情報から全体のポーズを推測することができるという特徴を持っています。この高度な推測能力により、部分的に見えないポーズの検出も可能です。

たとえば、人混みの中や部分的に物に遮られたシーンでの人物のポーズも正確に認識できるため、監視カメラでの人流分析など、視界が限られた状況での応用が期待されています。

複数人でも検知可能

OpenPoseは複数人が映る映像においても、それぞれの個人を識別し、一人ひとりの動きやポーズを正確に検出することが可能です。

この機能は、大人数が参加するイベントや公共の場での人流分析、複数人のダンスグループの動きを検出したい時など、多くの人が同時に動いているときにも活用できます。

OpenPoseの活用事例

このように、OpenPoseはモーションキャプチャーに比べて簡単に利用ができ、ディープラーニング技術を活用していることから、さまざまな分野での活用が期待されています。

では、具体的にどのような活用方法があるのでしょうか。姿勢推定がなぜ必要になったのか歴史を含め解説するとともに業界別に、OpenPoseの活用事例をご紹介します。

今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、contact@weel.co.jp からご連絡ください。

姿勢推定はなぜ必要か

姿勢推定の研究は、人間の動きをコンピュータに正しく理解させるために必要とされてきました。この研究の結果により、スポーツ・医療・監視・インターフェースなど幅広い分野で人と機械の自然な連携が可能になります。

初期は画像処理やルールベースの手法により、輪郭や関節の位置を推定していましたが、精度や柔軟性に限界がありました。2000年代に入り、機械学習の導入により「DPM」など柔軟なモデルが登場。さらに2014年の「DeepPose」や2016年の「OpenPose」によって、ディープラーニングを活用した高精度・多人数対応が実現。

現在では、3D推定や生成AIとの統合など、人の動作をより深く理解・応用できる技術へと進化しています。姿勢推定は、人間らしいインターフェースの実現や身体動作の解析を支える基盤技術として、今なお進化を続けています。※1

事例①介護業界

介護業界では、OpenPoseの技術を活用して、高齢者の日常活動やリハビリテーションの様子を正確に把握することが可能です。

茨城工業高等専門学校では、OpenPoseを用いた高齢者の見守り支援システムの研究を行っています。これは、高齢者が介護を必要とする一番の原因である“転倒”に着目したシステムです。

高齢者の転倒事故は発見が遅れることにより重症化が進み、介護が必要となるケースが多いため、OpenPoseを活用し転倒を検知した場合、すぐに現場スタッフに連絡が入るようなシステムを研究しています。

また、日常の介護動作によるスタッフの腰部負担の可視化や介護施設入居者の行動パターンの検出など、介護職員をサポートする活用方法も研究しています。※2

事例②動画生成

動画生成分野でのOpenPoseの応用は、特にエンタメ業界での可能性を広げています。

例えば、「Everybody Dance Now」プロジェクトなどで見られるように、ダンサーの動きをキャプチャーし、用意した画像にその動きを組み合わせると、画像データの人物が、ダンサーの動きを再現するという使い方があります。

この技術を応用することで、リアルな人間の動きを基にした高品質な動画コンテンツの生成が可能になり、映画やゲーム、ミュージックビデオなど、さまざまなコンテンツ制作分野で活用されることが期待されています。※3

事例③画像生成AI「Stable Diffusion」との連携

OpenPoseは画像生成AI技術にも応用されています。Stability AIから公開された大人気画像生成AIのStable Diffusionでは、Control Netという拡張機能を追加することによりOpenPoseを利用することができます。

これにより、今まで難しかった指先の表現やポーズの指定が簡単にできるようになりました。また、出力したいポーズの画像データがある場合、その画像データのポーズを抽出することもできるため、簡単に好きなポーズを表現できるようになりました。

なお、Stable Diffusionについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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OpenPoseの注意点

このように、さまざまな分野での活用が期待されているOpenPoseですが、利用する際に注意すべき点があります。今回は、その中でも代表的な注意点を3つご紹介します。

商用利用は有料

OpenPoseは基本的に非商用ライセンスで、非営利目的であれば誰でも無料で使うことができます。しかし、商用利用する場合は年間約250万円ほどのライセンス料がかかるので注意しましょう。

また、商用ライセンスを取得した場合でも、スポーツ分野でのOpenPoseの利用は禁止されているため、スポーツ分野でOpenPoseを活用しようと考えている人は別の方法を検討する必要があります。

GPUメモリの不足

OpenPoseを最大限に活用するためには、高い計算能力を持ったPCが必要となります。特に、GPUメモリの容量はOpenPoseのパフォーマンスに直接影響を与える重要な要素です。

リアルタイムでのポーズ検出や複数人の動作を同時に分析する場合、十分なGPUメモリがないと処理速度が遅くなる原因となり、動画を解析するのに時間がかかってしまいます。

そのため、利用環境によってはOpenPoseを利用する際に、GPUのアップグレードや高性能な機材の導入が必要となる場合があります。

見えない部分の推測精度

前述した通り、OpenPoseにはディープラーニング技術が活用されているため、見えている部分から隠れている体の一部を推測することができます。

しかし、推測されている部分が必ずしも正しいとは限りません。特に、大部分が隠れている場合や複雑なポーズをとっている場合、推測に必要なデータが不足しているため、推測精度が低下する可能性があります。

また、服や背景に反応することもあるので、見えない部分がある画像や動画を分析する際は、あくまでも推測データという位置付けでデータ収集した方がよいでしょう。

よくあるトラブルと解決方法

OpenPoseを初めて使うとき、環境構築や実行時にさまざまなトラブルが発生することがあります。ここでは、特に多い3つの問題とその対処法を紹介しますので、参考にしてください。

起動しない・エラーが出る

OpenPoseが起動しない、あるいはエラーメッセージが表示されて実行できない場合、CUDAやcuDNNのバージョン不一致が原因であることが多くあります。

確認ポイント

• OpenPoseが対応しているCUDAのバージョン（例：CUDA 11.1など）と、実際にインストールしているCUDAのバージョンが合っているか。
• cuDNNのバージョンが、CUDAのバージョンと整合しているか。
• GPUドライバが最新か。

解決策

1. OpenPoseのGitHubページで、対応しているCUDA/cuDNNバージョンを確認。
2. 自分の環境にインストールされているCUDA・cuDNNを再確認し、必要に応じてダウングレードまたはアップグレード。
3. 「CMake」でビルドし直す際に、CUDAが正しく認識されているか確認する。

フレームレートが低い

OpenPoseでリアルタイム処理を行おうとすると、フレームレート（FPS）が非常に低くなってしまうことがあります。これは主にGPUスペックや解像度設定に起因します。

確認ポイント

• 使用しているGPUはOpenPoseの推奨スペック（NVIDIA GTX 1060以上など）を満たしているか。
• 入力画像や動画の解像度が高すぎないか。

解決策

1. 「–net_resolution」オプションでネットワーク解像度を下げる（例：–net_resolution -1×256）。
2. 処理対象の人数を減らすか、背景を単純にすることで検出負荷を軽減させる。
3. より高性能なGPUを使う（必要に応じてGoogle ColabやクラウドGPUの利用も検討）。

人物が認識されない

カメラを通じて人物を検出しようとしても、スケルトンが表示されない場合は、カメラの設定や周囲の環境条件が原因かもしれません。

確認ポイント

• カメラは正常に接続されており、正しいデバイスIDが指定されているか。
• 被写体がカメラのフレーム内にしっかり写っているか。
• 明るさが足りない、背景が複雑すぎるといった環境要因はないか。

解決策

1. 十分な明るさを確保し、できれば背景を無地にする。
2. Webカメラが複数ある場合、正しいカメラ番号を指定する。
3. カメラの解像度設定を確認し、標準解像度（720p程度）に変更。

プリプロセッサと精度向上の工夫

Control Netを活用する場合、OpenPose以外にも様々なプリプロセッサが存在します。画像に最適な前処理を選ぶことで、ポーズ認識や生成結果の精度が大きく変わってきます。

OpenPose用のプリプロセッサとしては、顔や手の検出の有無を指定したり、関節のスムージング処理を追加するなど、精度と自由度のバランスを調整する工夫が有効です。

OpenPoseの実装方法と技術的仕組み

主にエンジニア向けに、OpenPoseの内部構造にも触れておきます。

OpenPoseでは、Part Affinity Fields（PAF）という技術を活用して、各関節間のつながりを推定し、人物の骨格構造を再構築します。画像から生成されるヒートマップとPAFを組み合わせることで、複雑なポーズも正確に抽出できます。

学習データにはCOCOなどの大型データセットが使われており、実装にはCaffeなどの深層学習フレームワークを用います。独自実装も可能ですが、開発環境の構築やアルゴリズムの理解が必要です。

なお、Stable DiffusionのControl Net について詳しく知りたい人は、以下の記事もご覧ください。

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よくある質問

商用利用は可能ですか？

大学）によって開発されており、非商用目的では無償で使用できますが、商用で使用する場合は年間ライセンス契約（約25,000ドル）が必要になります。研究用途や個人利用であれば問題ありませんが、企業や製品への組み込みを検討している場合は、必ず公式のライセンス条件を確認しましょう。

Pythonから使えますか？

はい、OpenPoseはPythonからも利用可能です。公式のC++ライブラリに加えて、Python APIも用意されており、スクリプトで柔軟に操作できます。

画像や動画の読み込み、キーポイントの取得、ビジュアライズなどがPython経由で行えるため、研究・開発環境との相性も良好です。ただし、セットアップにはCMakeやCUDA環境などの構築が必要なため、初期設定にはやや手間がかかることがあります。

スマートフォンで使用できますか？

OpenPose自体はGPUを使用する高負荷な処理が前提のため、スマホ単体での動作は基本的に難しいです。

ただし、GoogleのMoveNetやBlazePoseなど、スマホやブラウザでも動作する軽量な姿勢推定モデルが登場しており、用途によってはこれらを代替手段として活用できます。スマホでOpenPose風の骨格画像を扱いたい場合は、PoseCamなどのアプリを使う方法もあります。

日本語の解説はありますか？

はい、日本語による解説も多数存在します。GitHub上の日本語解説リポジトリやQiita記事、YouTubeでの導入解説などが充実しており、英語に不安がある方でも学びやすい環境が整っています。

OpenPoseのセットアップ方法や使い方、ControlNetとの連携方法なども、日本語で丁寧に解説しているブログや動画が見つかりますので、導入前にチェックしておくと安心です。

新しい社会を作るカギとなるOpenPoseに注目！

OpenPoseの技術を活用することで、今後さまざまな分野で新しいサービスや商品が生まれるでしょう。特に、私たちの健康や安全を守る分野で活用されていくと著者は予想しています。

例えば、車の運転に関する分野でOpenPose技術を使えば、自動車事故の原因となるわき見運転や居眠り運転などを人の動きから検知して音で知らせる機能が開発されたり、リハビリテーションの分野では今後のリハビリの改善策を見出したい時に利用するなど、様々なことに応用できるでしょう。

OpenPoseを活用した新たなサービスが生まれることで、私たちにとってより安全で暮らしやすい未来が来るのではないでしょうか。

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最後に

いかがだったでしょうか？

OpenPoseと生成AIの組み合わせによって、表現力と分析力を革新するプロジェクトがすでに始まっています。貴社のビジネスでも応用してみませんか？

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