Updated: 5/28/2024
Ahoj! 🌟 Dnes se podíváme na umění nahrazování a opravování obličejů v obrázcích a videích s něčím super cool: Face Detailer ComfyUI. Popadněte své digitální štětce a pojďme tvořit!
Budeme pokrývat:
Věřím, že možná znáte nebo jste slyšeli o rozšíření After Detailer (ADetailer) pro Automatic111, které se používá k opravování obličejů. Podobná funkce jako toto rozšíření, známá jako Face Detailer, existuje v ComfyUI a je součástí Impact Pack Node. Pokud tedy chcete použít ADetailer v ComfyUI, měli byste si zvolit Face Detailer z Impact Pack v ComfyUI.
ComfyUI Impact Pack slouží jako váš digitální nástroj pro vylepšení obrázků, podobně jako švýcarský armádní nůž pro vaše obrázky. Je vybaven různými moduly, jako jsou Detector, Detailer, Upscaler, Pipe a další. Hlavní atrakcí je Face Detailer, který bez námahy obnovuje obličeje v obrázcích, videích a animacích.
Podívejte se na video výše, vytvořené pomocí Face Detailer ComfyUI Workflow. Nyní můžete zažít Face Detailer Workflow bez jakýchkoli instalací. Vše je pro vás připraveno v cloudovém ComfyUI, předem nahrané s Impact Pack - Face Detailer node a všemi modely potřebnými pro bezproblémový zážitek. Můžete spustit tento Face Detailer Workflow nyní nebo pokračovat ve čtení tohoto tutoriálu o tom, jak ho používat, a pak si ho vyzkoušet později.
Dobře, pojďme si zašpinit ruce s Face Detailer ComfyUI. Face Detailer node může na první pohled vypadat složitě, ale nebojte se, rozložíme ho kousek po kousku. Pochopením každého vstupu, výstupu a parametru budete tento mocný nástroj ovládat jako profesionál během chvilky.
Pro nalezení Face Detailer v ComfyUI jednoduše přejděte na Add Node → Impact Pack → Simple → Face Detailer / Face Detailer (pipe).
Začneme s "Face Detailer" a pak se ponoříme do "Face Detailer Pipe".
V tomto tutoriálu se ponoříme do toho, jak opravit obličeje nebo nahradit obličeje ve videích. Video je generováno pomocí AnimateDiff. Pokud se chcete dozvědět více o AnimateDiff, máme věnovaný AnimateDiff tutoriál!
Pokud se cítíte pohodlněji při práci s obrázky, jednoduše vyměňte uzly související s videem za ty, které se vztahují k obrázku. Face Detailer je dostatečně univerzální, aby zvládl jak video, tak obrázek.
Začněme se vstupem obrázku (levé horní tlačítko ve Face Detailer), což znamená vkládání obrázku nebo videa do Face Detailer ComfyUI. Tady začíná transformace! Zde vložíme do Face Detailer video generované AnimateDiff.
Pravděpodobně už tyto nastavení znáte. Přeskočíme základy a jen poznamenáme, že prompty - jak pozitivní, tak negativní - hrají zde klíčovou roli. Použijeme stejné prompty, které generovaly video. Nicméně máte flexibilitu přizpůsobit tyto prompty, zejména pro obličej, který chcete nahradit.
Zde je zajímavý fakt: používání stejných promptů jako při generování obrázku vede k obnovení obličeje. Na druhé straně, různé prompty znamenají, že volíte úplnou náhradu obličeje. Je to všechno na vás!
Tip: Použijte "To Basic Pipe" a "From Basic Pipe"
Pro zjednodušení procesu připojování mnoha uzlů použijte systém "Pipe". Začněte s "To Basic Pipe", což je kombinátor vstupů, který sbírá různé vstupy. Poté použijte "From Basic Pipe" k rozbalení těchto vstupů. Jednoduše připojte tyto dvě trubky a budete mít všechny potřebné vstupy připravené pro rychlou a efektivní integraci.
BBox modely se specializují na identifikaci prvků pomocí ohraničujících boxů, zatímco Segm/person modely využívají masky pro detekci.
V obou případech, ať už jde o BBox Detector nebo Segm Detector, používáme uzel "Ultral Litic Detector Provider". Je však důležité poznamenat, že pro BBox Detector používáme konkrétně modely bbox/face_yolov8m a bbox/hand_yolov8s. Naopak, model segm/person_yolov8m-seg je výhradně využíván pro Segm Detector.
Následující se týká pouze BBox Detector. Proto uvidíte, že náhled oříznutého a vylepšeného obrázku se objeví jako box.
Následně, když kombinujeme schopnosti BBox Detector a Segm Detector a integrujeme Sam model, náhled oříznutého a vylepšeného obrázku nabývá podoby masky.
Guide Size: Velikost průvodce pro BBX zaměřuje detailer obličeje na oblast obličeje v ohraničujícím boxu (jak je ukázáno v náhledu oříznutého vylepšeného obrázku). Výchozí hodnota je nastavena na 256, což znamená, že pokud je oblast obličeje v ohraničujícím boxu menší než 256 pixelů, systém ji automaticky zvětší na minimálně 256 pixelů.
Max Size: Maximální velikost stanovuje horní hranici toho, jak velká může být oříznutá oblast (jak je ukázáno v náhledu oříznutého vylepšeného obrázku). Tento limit je nastaven, aby se zabránilo tomu, aby oblast byla příliš velká, což by mohlo vést k dalším problémům. Výchozí maximální velikost je 768 pixelů.
Udržování optimálního rozsahu: Nastavením těchto parametrů udržujeme velikost obrázku v rozmezí 256 až 768 pixelů, což je ideální pro SD 1.5 Checkpoint. Nicméně pokud přepnete na SDXL Checkpoint model, který je známý lepším výkonem s většími obrázky, může být výhodné upravit velikost průvodce na 512 a maximální velikost na 1024. Tuto úpravu stojí za to vyzkoušet.
Guide Size for: Pod velikostí průvodce je možnost označená "guide size for bbox". To vám umožňuje přesunout zaměření na oblast oříznutí, která je větší než oblast obličeje v ohraničujícím boxu.
BBX Crop Factor: BBX crop factor je momentálně nastaven na 3. Snížení crop faktoru na 1.0 znamená menší oříznutou oblast, rovnou oblasti obličeje. Když je nastaven na 3, znamená to, že oříznutá oblast je třikrát větší než oblast obličeje.
Podstatou nastavení crop faktoru je nalezení rovnováhy mezi dostatečným zaměřením detaileru obličeje a dostatečným prostorem pro kontextové míchání. Nastavení na 3 znamená, že oříznutá oblast zahrnuje lehce více okolního kontextu, což je obecně prospěšné. Nicméně byste měli také vzít v úvahu velikost obličeje na obrázku při rozhodování o vhodném nastavení.
Nastavení Feather určuje rozsah, do jakého se okraje obrázku nebo přemalované oblasti plynule mísí se zbytkem obrázku. Obvykle ho nastavuji na pět, což funguje dobře ve většině případů. Nicméně, pokud si všimnete, že přemalování na vašich obrázcích má obzvláště ostré okraje, můžete zvážit zvýšení této hodnoty. Vzhledem k tomu, že v tomto příkladu nepozorujeme žádné ostré okraje, není potřeba to okamžitě upravovat.
Aktivace Noise Mask efektivně směřuje model, aby své operace s šumem a odšumováním zaměřil výhradně na maskovanou oblast. To transformuje ohraničující box na masku, která přesně určuje oblasti, kde je aplikován šum a následně vylepšován. Tato funkce je obzvláště důležitá při práci se Segm detektory a Sam modely.
Force Inpaint funguje jako specializovaný nástroj pro vylepšení konkrétních oblastí obrázku s dalšími detaily. Často se zaměřujeme na obličeje na obrázcích. Někdy automatický systém nemusí přidat dostatek detailů k těmto obličejům, mylně předpokládajíc, že jsou již dostatečně podrobné. Toto je ideální scénář pro využití Force Inpaint.
V podstatě je Force Inpaint ideální pro přidání detailů do určitých oblastí vašeho obrázku, zejména když automatická nastavení nepostačují.
Zvláště užitečné ve scénářích s náhradou více obličejů, nastavení drop size instruuje model, aby ignoroval masky menší než specifikovaná velikost, například 10 pixelů. Tato funkce je neocenitelná ve scénách s davem, kde je zaměření na větší obličeje.
BBox Threshold: BBox threshold je klíčový pro jemné doladění modelu pro detekci obličeje. Výběr nižšího čísla znamená shovívavější proces detekce. Model hodnotí obrázek, přiřazujíc procenta jistoty potenciálním obličejům. Změna prahu upravuje úroveň jistoty, kterou model potřebuje k uznání a náhradě obličeje.
Představte si obrázek s maskami v pozadí a osobou v popředí. Model by mohl zaměnit masky za obličeje. V takových případech můžete zvýšit práh, aby model rozpoznal a zaměřil se na jasně definovaný obličej, namísto masek. Naopak, pro náhradu více obličejů v davu, kde jsou obličeje méně zřetelné, může snížení prahu bbox pomoci identifikovat tyto méně z BBox Threshold: BBox Threshold je klíčový pro jemné doladění modelu pro detekci obličeje. Výběr nižšího čísla znamená shovívavější proces detekce. Model hodnotí obrázek, přiřazujíc procenta jistoty potenciálním obličejům. Změna prahu upravuje úroveň jistoty, kterou model potřebuje k uznání a náhradě obličeje.
Představte si obrázek s maskami v pozadí a osobou v popředí. Model by mohl zaměnit masky za obličeje. V takových případech můžete zvýšit práh, aby model rozpoznal a zaměřil se na jasně definovaný obličej, namísto masek. Naopak, pro náhradu více obličejů v davu, kde jsou obličeje méně zřetelné, může snížení prahu bbox pomoci identifikovat tyto méně zřetelné obličeje.
BBox Dilation: Nastavení bbox dilation umožňuje rozšíření mimo počáteční oblast oříznutí, obvykle omezenou na obličej. Když zvýšíte dilation, zahrnuje více oblastí kolem obličeje do procesu náhrady. Nicméně tyto změny jsou často jemné a mohou vyžadovat úpravu crop faktoru pro viditelnější výsledky.
BBX Crop Factor: Již zmíněno v 4.1
Segm/Sam zpřesňuje konvenční ohraničující box na přesnější masku, zlepšující přesnost náhrady obličeje. Tato přesnost je obzvláště užitečná ve scénářích, kde se ohraničující box překrývá s vlasy, a vy nechcete vlasy měnit. Použitím Sam modelu se můžete zaměřit pouze na obličej.
Sam Detection Hint: Sam detection hint je klíčové nastavení. Řídí model, na co se zaměřit při identifikaci obličejů. Máte několik možností, včetně Center, Horizontal (jeden nebo dva obličeje), Vertical (dva obličeje) a uspořádání pro čtyři obličeje buď v obdélníkových nebo diamantových formacích.
Sam Dilation: Podobně jako u rozšíření ohraničujícího boxu, nastavení Sam dilation upravuje oblast mimo masku nebo ohnisko, kterou model nahradí. Zvýšení této dilation rozšiřuje masku zpět směrem k tvaru boxu.
Sam Threshold: Nastaveno na vysokých 93 %, Sam threshold funguje jako jeho protějšek pro ohraničující box, ale vyžaduje vyšší úroveň jistoty kvůli přesnosti modelu.
Sam Box Expansion: Toto nastavení jemně dolaďuje počáteční ohraničující box, dále definující oblast obličeje. Zvýšení expanze boxu je užitečné, když je počáteční ohraničující box příliš restriktivní, což umožňuje modelu zachytit více z obličeje.
Sam Mask Hint Threshold: Pracuje v tandemu se Sam detection hint, toto nastavení určuje agresivitu modelu v reakci na hint. Výchozí nastavení je 0.7.
S těmito informacemi byste měli mít mnohem hlubší pochopení toho, jak Face Detailer funguje.
Integrace dvou FaceDetailers pro dvoupásmové nastavení je možná; jednoduše přesuňte Face Detailer do FaceDetailerPipe.
V jednopásmové (1pass) konfiguraci se zaměřuje především na obnovení základního obrysu. To vyžaduje použití středního rozlišení s minimálními možnostmi. Nicméně rozšíření dilation zde může být výhodné, protože pokrývá nejen obličejové rysy, ale také okolní oblasti. Tato technika je zvláště přínosná, když přetváření přesahuje pouze obličejovou část. Můžete experimentovat podle potřeby.
Pro dosažení ještě lepších výsledků můžeme použít ultra sharp node pro upscaling. Zvětšením obrázku a výběrem vhodného upscaleru můžete výrazně zlepšit kvalitu obrázku.
Tady to máme! S Face Detailer ComfyUI Workflow můžete nyní opravovat obličeje v jakémkoli videu a animaci!
Těšíte se na vyzkoušení Face Detailer ComfyUI Workflow, o kterém jsme mluvili? Určitě zvažte použití RunComfy, cloudového prostředí vybaveného výkonným GPU. Je plně připravené a zahrnuje vše, co se týká ComfyUI Impact Pack - Face Detailer, od modelů po vlastní uzly. Není potřeba žádné ruční nastavení! Je to vaše hřiště pro uvolnění kreativního jiskření.
Autor: RunComfy Editors
Náš tým editorů pracuje s AI více než 15 let, počínaje NLP/Vision v době RNN/CNN. Nabrali jsme obrovské množství zkušeností s AI Chatbot/Art/Animation, jako jsou BERT/GAN/Transformer atd. Promluvte si s námi, pokud potřebujete pomoc s AI uměním, animací a videem.
© Autorská práva 2024 RunComfy. Všechna práva vyhrazena.