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Face Detailer | Corriger les visages

ComfyUI Face Detailer est un nœud qui détecte et améliore facilement les visages. Pour améliorer l'apparence des personnages dans les images, les vidéos et les animations, utilisez d'abord Face Detailer pour la restauration faciale, puis le modèle 4x UltraSharp pour un upscaling supérieur.

Workflow ComfyUI Face Detailer

Face Detailer ComfyUI Workflow for Face Restoration
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Exemples ComfyUI Face Detailer

Description ComfyUI Face Detailer

1. Workflow ComfyUI Face Detailer

Ce workflow ComfyUI intègre le Impact Pack-Face Detailer et le Upscale (4x UltraSharp Model) pour améliorer la qualité des images et des vidéos. Le composant Face Detailer affine les traits du visage dans les images, avec un pipeline de traitement détaillé pour la détection des visages, l'amélioration des détails du visage et des paramètres ajustables pour des effets spécifiques, visant la restauration du visage. Le modèle 4x UltraSharp améliore considérablement la résolution des images sans compromettre la qualité, en affinant les détails et en réduisant les artefacts, idéal pour générer des images et des vidéos haute résolution. Ces composants forment une boîte à outils puissante pour améliorer la qualité visuelle des images, des vidéos et des animations, en particulier pour les applications nécessitant des corrections faciales et une amélioration globale de la clarté.

2. Aperçu de Face Detailer

2.1. Introduction à FaceDetailer

ComfyUI Face Detailer fait partie du ComfyUI Impact Pack, une suite de nœuds personnalisés qui rend l'amélioration des images plus efficace et plus facile que jamais grâce à l'intégration d'outils sophistiqués comme le Detector, le Detailer, l'Upscaler et le Pipe.

2.1.1. FaceDetailer : Révolutionnez l'amélioration des visages avec FaceDetailer. Cet outil excelle dans la détection des visages dans les images et améliore considérablement leur apparence avec précision.

2.1.2. FaceDetailer (pipe) : Conçu pour les opérations multipasses, FaceDetailer (pipe) maintient la fonctionnalité principale de détection et d'amélioration des visages, optimisant le processus pour les tâches complexes de raffinement d'image.

2.2 Principales caractéristiques de FaceDetailer

2.2.1. Détection et raffinement automatiques de base des visages : Utilisez FaceDetailer pour une détection et une amélioration automatiques et simples des visages. Cette fonctionnalité est particulièrement efficace pour restaurer les visages abîmés par une faible résolution, en utilisant une synthèse haute résolution pour rajeunir les détails perdus. Combinant les nœuds Detector et Detailer, FaceDetailer offre une solution avancée pour la détection des visages et l'amélioration des images. La sortie MASK visualise les zones d'amélioration, montrant de manière saisissante les effets avant et après.

2.2.2. Raffinement 2Pass : Traitez les visages gravement endommagés avec une approche en 2 passes utilisant deux FaceDetailers. Cette configuration permet une personnalisation efficace du workflow grâce à FaceDetailer (pipe), permettant une configuration simple de diverses entrées courantes. La passe initiale se concentre sur la restauration du contour de base avec une résolution et des paramètres modérés, tandis qu'une dilatation sélective aide à inclure les zones adjacentes pour une reconstruction complète du visage.

2.2.3. Face Bbox + Segmentation de silhouette de personne : Cette combinaison innovante évite la distorsion de l'arrière-plan lors de l'amélioration du visage. En utilisant BBoxDetectorForEach pour la détection des visages et SAMDetectorCombined pour l'identification des segments, cette approche garantit des améliorations détaillées parfaitement alignées avec les contours du visage, sans impacter les zones d'image environnantes.

Pour plus d'informations, consultez-le sur GitHub

3. Aperçu de l'upscaler 4x-Ultrasharp

3.1. Introduction à l'upscaler 4x-Ultrasharp

L'upscaler 4x-Ultrasharp se distingue par sa capacité à transformer les images en résolutions supérieures avec une clarté et des détails remarquables, relevant le défi courant de la perte de détails dans les processus d'upscaling.

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