Face Detailer | Gesichter korrigieren

ComfyUI Face Detailer ist ein Node, der Gesichter leicht erkennt und verbessert. Um das Erscheinungsbild von Charakteren in Bildern, Videos und Animationen zu verbessern, verwenden Sie zuerst Face Detailer für die Gesichtswiederherstellung und danach das 4x UltraSharp-Modell für überlegenes Upscaling.

ComfyUI Workflow

Face Detailer ComfyUI Workflow for Face Restoration
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  • Beeindruckende Visualisierungen

Beispiele

Beschreibung

1. ComfyUI Face Detailer Workflow

Dieser ComfyUI-Workflow enthält den Impact Pack-Face Detailer und das Upscale (4x UltraSharp Model), um die Qualität von Bildern und Videos zu verbessern. Die Face Detailer-Komponente verfeinert Gesichtsmerkmale in Bildern mit einer detaillierten Verarbeitungspipeline zur Gesichtserkennung, Verbesserung von Gesichtsdetails und einstellbaren Parametern für spezifische Effekte, die auf die Wiederherstellung von Gesichtern abzielen. Das 4x UltraSharp-Modell skaliert Bilder hoch, um die Auflösung deutlich zu verbessern, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen, schärft Details und reduziert Artefakte, ideal für die Erzeugung von hochauflösenden Bildern und Videos. Diese Komponenten bilden ein leistungsstarkes Toolkit zur Verbesserung der visuellen Qualität in Bildern, Videos und Animationen, insbesondere für Anwendungen, die Gesichtskorrekturen und eine allgemeine Verbesserung der Klarheit erfordern.

2. Überblick über Face Detailer

2.1. Einführung in FaceDetailer

ComfyUI Face Detailer ist Teil des ComfyUI Impact Packs, einer Sammlung von benutzerdefinierten Nodes, die die Bildverbesserung durch die Integration ausgefeilter Werkzeuge wie Detector, Detailer, Upscaler und Pipe effizienter und einfacher denn je macht.

2.1.1. FaceDetailer: Revolutionieren Sie die Gesichtsverbesserung mit FaceDetailer. Dieses Tool erkennt Gesichter in Bildern hervorragend und verbessert ihr Erscheinungsbild mit Präzision erheblich.

2.1.2. FaceDetailer (pipe): Zugeschnitten auf Mehrfachdurchgänge, behält FaceDetailer (pipe) die Kernfunktionalität der Erkennung und Verbesserung von Gesichtern bei und optimiert den Prozess für komplexe Bildverfeinerungsaufgaben.

2.2 Hauptmerkmale von FaceDetailer

2.2.1. Grundlegende automatische Gesichtserkennung und -verfeinerung: Verwenden Sie FaceDetailer für eine unkomplizierte, automatische Gesichtserkennung und -verbesserung. Diese Funktion ist besonders effektiv bei der Wiederherstellung von Gesichtern, die durch niedrige Auflösung beschädigt sind, und setzt hochauflösende Synthese ein, um verlorene Details wiederherzustellen. Durch die Kombination von Detector- und Detailer-Nodes bietet FaceDetailer eine fortschrittliche Lösung für Gesichtserkennung und Bildverbesserung. Die MASK-Ausgabe visualisiert die Verbesserungsbereiche und zeigt die Vorher-Nachher-Effekte anschaulich.

2.2.2. 2Pass-Verfeinerung: Gehen Sie stark beschädigte Gesichter mit einem 2-Pass-Ansatz unter Verwendung von zwei FaceDetailers an. Dieses Setup ermöglicht eine effiziente Anpassung des Workflows durch FaceDetailer (pipe), was eine einfache Konfiguration verschiedener gängiger Eingaben ermöglicht. Der erste Durchgang konzentriert sich auf die Wiederherstellung der Grundkontur mit mäßiger Auflösung und Einstellungen, während selektive Erweiterung hilft, angrenzende Bereiche für eine umfassende Gesichtsrekonstruktion einzubeziehen.

2.2.3. Gesichts-Bbox + Personensilhouetten-Segmentierung: Diese innovative Kombination verhindert Hintergrundverzerrungen während der Gesichtsverbesserung. Durch die Verwendung von BBoxDetectorForEach für die Gesichtserkennung und SAMDetectorCombined für die Segmentidentifikation stellt dieser Ansatz sicher, dass detaillierte Verbesserungen perfekt an die Gesichtskonturen angepasst sind, ohne die umliegenden Bildbereiche zu beeinträchtigen.

Weitere Informationen finden Sie auf GitHub

3. Überblick über den 4x-Ultrasharp-Upscaler

3.1. Einführung in den 4x-Ultrasharp-Upscaler

Der 4x-Ultrasharp-Upscaler zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Bilder in höhere Auflösungen mit bemerkenswerter Klarheit und Detailtreue zu transformieren und geht dabei die häufige Herausforderung des Detailverlusts bei Upscaling-Prozessen an.

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