Face Detailer ComfyUI Workflow/Tutorial - Gezichten Fixen in Elke Video of Animatie

Hallo daar! 🌟 Vandaag gaan we de kunst verkennen van het vervangen en repareren van gezichten in afbeeldingen en video's met iets super cools: de Face Detailer ComfyUI. Pak je digitale penselen en laten we creatief aan de slag gaan!

We zullen behandelen:

1. Wat is de Face Detailer in ComfyUI?
   • After Detailer (ADetailer) voor Automatic111 vs. Face Detailer voor ComfyUI
   • ComfyUI Impact Pack - Face Detailer
2. Face Detailer ComfyUI Workflow - Geen Installatie Nodig, Volledig Gratis
3. Face Detailer Node Toevoegen
4. Invoer voor Face Detailer
   • Voer de afbeelding in die je wilt herstellen
   • Kies het Model, Clip, VAE, en voer zowel een Positieve als een Negatieve Prompt in
   • Het verschil tussen BBox Detector en Segm Detector (Sam model)
5. Face Detailer Instellingen: Hoe Face Detailer te gebruiken in ComfyUI
   • Face Detailer - Gidsgrootte, Gidsgrootte Voor, Maximale Grootte en BBX Crop Factor
   • Face Detailer - Veer
   • Face Detailer - Ruismasker
   • Face Detailer - Forceer Inpainting
   • Face Detailer - Dropgrootte
   • Face Detailer - BBox Gerelateerde Functies
   • Face Detailer - Segm/Sam Gerelateerde Functies
6. Andere Verbeteringen
   • Twee Pass Refineren met Face Detailer (Pipe)
   • Video Opschalen met 4x-UltraSharp
7. Face Detailer ComfyUI Workflow Gratis Uitvoeren

1. Wat is de Face Detailer in ComfyUI?

1.1 After Detailer (ADetailer) voor Automatic111 vs. Face Detailer voor ComfyUI

Ik geloof dat je misschien bekend bent met of hebt gehoord van de After Detailer (ADetailer) extensie voor Automatic111, gebruikt voor het repareren van gezichten. Een vergelijkbare functie van deze extensie, bekend als Face Detailer, bestaat in ComfyUI en maakt deel uit van de Impact Pack Node. Daarom, als je ADetailer in ComfyUI wilt gebruiken, moet je kiezen voor de Face Detailer van Impact Pack in ComfyUI in plaats daarvan.

1.2 ComfyUI Impact Pack - Face Detailer

Het ComfyUI Impact Pack dient als je digitale gereedschapskist voor beeldverbetering, vergelijkbaar met een Zwitsers zakmes voor je afbeeldingen. Het is uitgerust met verschillende modules zoals Detector, Detailer, Upscaler, Pipe, en meer. Het hoogtepunt is de Face Detailer, die moeiteloos gezichten in afbeeldingen, video's en animaties herstelt.

2. Face Detailer ComfyUI Workflow - Geen Installatie Nodig, Volledig Gratis

Bekijk de video hierboven, gemaakt met de Face Detailer ComfyUI Workflow. Nu kun je de Face Detailer Workflow ervaren zonder enige installaties. Alles is voor je ingesteld in een cloud-gebaseerde ComfyUI, vooraf geladen met de Impact Pack - Face Detailer node en elk model dat nodig is voor een naadloze ervaring. Je kunt deze Face Detailer Workflow nu uitvoeren of verder lezen in deze tutorial over hoe je het moet gebruiken en het later proberen.

3. Face Detailer Node Toevoegen

Oké, laten we aan de slag gaan met de Face Detailer ComfyUI. De Face Detailer node lijkt misschien complex op het eerste gezicht, maar wees niet bang, we zullen het stap voor stap uitleggen. Door elk invoer-, uitvoer- en parameter te begrijpen, zul je deze krachtige tool als een professional kunnen gebruiken in een mum van tijd.

Om de Face Detailer in ComfyUI te vinden, ga je gewoon naar Add Node → Impact Pack → Simple → Face Detailer / Face Detailer (pipe).

Laten we beginnen met "Face Detailer" en daarna ingaan op de "Face Detailer Pipe".

• FaceDetailer - Detecteert gemakkelijk gezichten en verbetert ze.
• FaceDetailer (pipe) - Detecteert gemakkelijk gezichten en verbetert ze (voor multipass).

In deze tutorial duiken we in hoe we gezichten kunnen repareren of vervangen in video's. De video is gegenereerd met AnimateDiff. Als je meer wilt leren over AnimateDiff, hebben we een toegewijde AnimateDiff tutorial!

Als je liever met afbeeldingen werkt, vervang dan gewoon de nodes die betrekking hebben op de video door die die betrekking hebben op de afbeelding. De Face Detailer is veelzijdig genoeg om zowel video als afbeelding aan te kunnen.

4. Invoer voor Face Detailer

4.1 Voer de afbeelding in die je wilt herstellen

Laten we beginnen met de beeldinvoer (linker bovenknop in Face Detailer), wat betekent dat je een afbeelding of video invoert in de Face Detailer ComfyUI. Dit is waar de transformatie begint! Hier voeren we de Face Detailer de video in die is gegenereerd door AnimateDiff.

4.2 Kies het Model, Clip, VAE, en voer zowel een Positieve als een Negatieve Prompt in

Je bent waarschijnlijk al bekend met deze instellingen. We slaan de basis over en noteren alleen dat de prompts - zowel positief als negatief - hier een cruciale rol spelen. We zullen dezelfde prompts gebruiken die de video hebben gegenereerd. Je hebt echter de flexibiliteit om deze prompts aan te passen, vooral voor het gezicht dat je wilt vervangen.

Hier is een interessant weetje: het gebruik van dezelfde prompts als de beeldgeneratie leidt tot gezichtsherstel. Aan de andere kant, verschillende prompts betekenen dat je kiest voor een volledige gezichtsvervanging. Het is allemaal aan jou!

Tip: Gebruik "To Basic Pipe" en "From Basic Pipe"

Om het proces van het verbinden van talrijke nodes te vereenvoudigen, kun je het "Pipe" systeem gebruiken. Begin met "To Basic Pipe", een invoercombinator, om verschillende invoeren te verzamelen. Gebruik dan "From Basic Pipe" om deze invoeren uit te pakken. Verbind gewoon deze twee pipes, en je hebt alle nodige invoeren klaar voor snelle en efficiënte integratie.

4.3 Het verschil tussen BBox Detector en Segm Detector (Sam model)

De BBox modellen specialiseren zich in het identificeren van elementen met behulp van omtrekdozen, terwijl de Segm/person modellen maskers gebruiken voor detectie.

In beide gevallen, of het nu de BBox Detector of de Segm Detector is, gebruiken we de "Ultral Litic Detector Provider" node. Het is echter belangrijk op te merken dat we voor de BBox Detector specifiek de bbox/face_yolov8m en bbox/hand_yolov8s modellen gebruiken. Daarentegen wordt het segm/person_yolov8m-seg model exclusief gebruikt voor de Segm Detector.

Wat volgt heeft alleen betrekking op de BBox Detector. Daarom zie je dat de Voorvertoning van de bijgesneden en verbeterde afbeelding verschijnt als een doos.

Vervolgens, wanneer we de mogelijkheden van zowel de BBox Detector als de Segm Detector combineren en het Sam model integreren, neemt de Voorvertoning van de bijgesneden en verbeterde afbeelding een maskerachtige verschijning aan.

5. Face Detailer Instellingen: Hoe Face Detailer ComfyUI te gebruiken

5.1 Face Detailer - Gidsgrootte, Gidsgrootte Voor, Maximale Grootte en BBX Crop Factor

Gidsgrootte: De gidsgrootte voor BBX richt de afbeelding's face detailer op het bounding box gezichtsgedeelte (zoals getoond in de voorvertoning van de bijgesneden verbeterde afbeelding). Standaard ingesteld op 256, betekent dit dat als het bounding box gezichtsgedeelte minder dan 256 pixels is, het systeem het automatisch opschaalt naar minimaal 256 pixels.

Maximale Grootte: De maximale grootte stelt de bovengrens vast voor hoe groot het bijgesneden gebied kan zijn (zoals getoond in de voorvertoning van de bijgesneden verfijnde afbeelding). Deze limiet is om te voorkomen dat het gebied te groot wordt, wat tot andere problemen kan leiden. De standaard maximale grootte is 768 pixels.

Een Optimale Range Handhaven: Door deze parameters in te stellen, houden we de afbeeldingsgrootte binnen een 256 tot 768-pixel range, ideaal voor de SD 1.5 Checkpoint. Als je echter overschakelt naar het SDXL Checkpoint model, bekend om betere prestaties met grotere afbeeldingen, kan het voordelig zijn om de gidsgrootte aan te passen naar 512 en de maximale grootte naar 1024. Deze aanpassing is het proberen waard.

Gidsgrootte voor: Onder de gidsgrootte is er een optie genaamd "gidsgrootte voor bbox". Dit stelt je in staat om de focus te verleggen naar het bijgesneden gebied, wat een groter gebied is dan het bounding box gezichtsgedeelte.

BBX Crop Factor: De BBX crop factor is momenteel ingesteld op 3. Het verlagen van de crop factor naar 1.0 betekent een kleiner bijgesneden gebied, gelijk aan het gezichtsgedeelte. Wanneer ingesteld op 3, betekent dit dat het bijgesneden gebied 3 keer groter is dan het gezichtsgedeelte.

De essentie van het aanpassen van de crop factor ligt in het vinden van een balans tussen het bieden van voldoende focus voor de face detailer en het toestaan van genoeg ruimte voor contextuele vermenging. Het instellen op 3 betekent dat het bijgesneden gebied iets meer van de omliggende context omvat, wat over het algemeen gunstig is. Je moet echter ook rekening houden met de grootte van het gezicht in de afbeelding bij het beslissen over de juiste instelling.

5.2 Face Detailer - Veer

De Veer-instelling bepaalt de mate waarin de randen van de afbeelding of de ingevoegde gebieden naadloos samensmelten met de rest van de afbeelding. Ik stel het meestal in op vijf, wat goed werkt voor de meeste gevallen. Als je echter merkt dat de inpainting in je afbeeldingen bijzonder harde randen heeft, kun je overwegen deze waarde te verhogen. Omdat we in dit voorbeeld geen harde randen waarnemen, is er geen directe noodzaak om het aan te passen.

5.3 Face Detailer - Ruismasker

Het activeren van het Ruismasker richt het model effectief om zijn ruis- en denoise-operaties uitsluitend op het gemaskeerde gebied te concentreren. Dit transformeert de bounding box in een masker, wat precies aangeeft waar ruis wordt toegepast en vervolgens wordt verfijnd. Deze functionaliteit is vooral belangrijk bij het werken met Segm-detectoren en Sam-modellen.

5.4 Face Detailer - Forceer Inpainting

Forceer Inpaint fungeert als een gespecialiseerd hulpmiddel voor het verbeteren van specifieke gebieden van een afbeelding met extra detail. Vaak richten we ons op de gezichten in afbeeldingen. Er zijn momenten waarop het automatische systeem mogelijk niet voldoende detail toevoegt aan deze gezichten, ten onrechte aannemend dat ze al voldoende gedetailleerd zijn. Dit is het perfecte scenario om Forceer Inpaint te gebruiken.

In essentie is Forceer Inpaint ideaal voor het aanvullen van details in bepaalde gebieden van je afbeelding, vooral wanneer de automatische instellingen tekortschieten.

5.5 Face Detailer - Dropgrootte

Bijzonder nuttig in scenario's met meerdere gezicht vervangingen, instrueert de dropgrootte instelling het model om maskers kleiner dan een gespecificeerde grootte, zoals 10 pixels, te negeren. Deze functie is van onschatbare waarde in drukke scènes waar de focus ligt op grotere gezichten.

5.6 Face Detailer - BBox Gerelateerde Functies

BBox Drempelwaarde: De bbox drempelwaarde is cruciaal bij het afstemmen van het gezichtsdetectiemodel. Kiezen voor een lager getal betekent een vergevingsgezinder detectieproces. Het model evalueert de afbeelding en kent vertrouwenspercentages toe aan potentiële gezichten. Het wijzigen van de drempelwaarde wijzigt het vertrouwensniveau dat vereist is voor het model om een gezicht te erkennen en te vervangen.

Stel je een afbeelding voor met maskers op de achtergrond en een persoon op de voorgrond. Het model kan de maskers verwarren met gezichten. In dergelijke gevallen kun je de drempelwaarde verhogen om ervoor te zorgen dat het het duidelijk gedefinieerde gezicht herkent en zich daarop richt, in plaats van de maskers. Omgekeerd, om meerdere gezichten in een menigte te vervangen, waar gezichten minder duidelijk zijn, kan het verlagen van de bbox drempelwaarde helpen bij het identificeren van deze minder voor de hand liggende gezichten.

BBox Dilatatie: De bbox dilatatie instelling maakt uitbreiding mogelijk buiten het initiële bijgesneden gebied, dat meestal beperkt is tot het gezicht. Wanneer je de dilatatie verhoogt, worden meer gebieden rondom het gezicht opgenomen in het vervangingsproces. Deze veranderingen zijn echter vaak subtiel en kunnen het aanpassen van de crop factor vereisen voor meer merkbare resultaten.

BBX Crop Factor: Al genoemd in 4.1

5.7 Face Detailer - Segm/Sam Gerelateerde Functies

Segm/Sam verfijnt de conventionele bounding box tot een nauwkeuriger masker, wat de nauwkeurigheid van gezichtsvervanging verbetert. Deze precisie is vooral nuttig in scenario's waar de bounding box overlapt met haar, en je het haar liever niet wilt veranderen. Door het Sam model te gebruiken, kun je de vervanging uitsluitend op het gezicht richten.

Sam Detectie Hint: De Sam detectie hint is een cruciale instelling. Het leidt het model waar te focussen bij het identificeren van gezichten. Je hebt verschillende opties, waaronder Center, Horizontaal (één of twee gezichten), Verticaal (twee gezichten), en arrangementen voor vier gezichten in zowel rechthoekige als diamantvormige formaties.

Sam Dilatatie: Net als bij de bounding box dilatatie, past de Sam dilatatie instelling het gebied buiten het masker of het brandpunt aan dat het model zal vervangen. Het verhogen van deze dilatatie breidt het maskergebied weer uit naar een doosvorm.

Sam Drempelwaarde: Ingesteld op een hoge 93%, functioneert de Sam drempelwaarde zoals zijn bounding box tegenhanger maar vereist een hoger vertrouwensniveau vanwege de precisie van het model."Sam Box Expansion" Deze instelling verfijnt de initiële bounding box, waardoor het gezichtsgebied verder wordt gedefinieerd. Het vergroten van de box uitbreiding is gunstig wanneer de initiële bounding box te restrictief is, waardoor het model meer van het gezicht kan vastleggen.

Sam Mask Hint Threshold: Werkt samen met de Sam detectie hint en bepaalt de agressiviteit van het model bij het reageren op de hint. De standaardinstelling is 0.7.

Met deze informatie zou je een veel dieper begrip moeten hebben van hoe de face detailer werkt.

6. Andere Verbeteringen

6.1 Twee Pass Refineren met Face Detailer (Pipe)

Het is mogelijk om twee FaceDetailers te integreren voor een dual-pass setup; verplaats gewoon de Face Detailer naar de FaceDetailerPipe.

In een enkele pass (1pass) configuratie ligt de focus voornamelijk op het herstellen van een basisomtrek. Dit vereist het gebruik van een matige resolutie met minimale opties. Het vergroten van de dilatatie kan hier echter voordelig zijn, aangezien het niet alleen gelaatstrekken maar ook omliggende gebieden dekt. Deze techniek is vooral nuttig wanneer het hervormen verder gaat dan alleen het gezichtsdeel. Je kunt experimenteren zoals nodig.

6.2 Video Opschalen met 4x-UltraSharp

Om nog betere resultaten te behalen, kunnen we de ultra scherp node gebruiken voor opschalen. Door de afbeelding te vergroten en de juiste upscaler te selecteren, kun je de beeldkwaliteit aanzienlijk verbeteren.

7. Face Detailer ComfyUI Workflow Gratis Uitvoeren

Hier gaan we! Met Face Detailer ComfyUI Workflow kun je nu gezichten fixen in elke video en animatie!

Zin om de Face Detailer ComfyUI Workflow die we hebben besproken uit te proberen? Overweeg zeker om RunComfy te gebruiken, een cloudomgeving uitgerust met een krachtige GPU. Het is volledig voorbereid en bevat alles wat te maken heeft met de ComfyUI Impact Pack - Face Detailer, van modellen tot aangepaste nodes. Geen handmatige installatie vereist! Het is jouw speelveld om die creatieve vonk te ontketenen.

Auteur: RunComfy Redacteuren

Ons team van redacteuren werkt al meer dan 15 jaar met AI, te beginnen met NLP/Vision in het tijdperk van RNN/CNN. We hebben een enorme hoeveelheid ervaring opgedaan met AI Chatbot/Art/Animatie, zoals BERT/GAN/Transformer, enz. Praat met ons als je hulp nodig hebt bij AI kunst, animatie en video.