一、问题从哪来?
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扩散模型 训练数据与分辨率 导致小脸、小手细节不足;
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放大 后瑕疵更明显;
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InstantID 保身份但不保证 手指数量 正确。
修复目标:在不大改构图的前提下,重绘脸/手区域。
二、方案对比
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方案 |
原理 |
自动化 |
|---|---|---|
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ADetailer 类 |
检测 bbox → 局部 inpaint |
高 |
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Impact Detailer |
YOLO/SEGS 检测 → 二次 KSampler |
高 |
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手动 Mask inpaint |
4-4 手动画蒙版 |
低,最准 |
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InstantID 重跑脸区 |
7-4 脸区 inpaint |
中,保身份 |
三、Impact Pack / ADetailer 安装
Manager 搜索:
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ComfyUI-Impact-Pack
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或 ComfyUI-ADetailer(若有 Comfy 移植版)
安装 检测模型(face、hand yolo 等)到节点指定目录,见 README。
Restart 后搜索 Detailer / FaceDetailer。
四、Face Detailer 基本链
[主工作流 IMAGE 输出]
↓
[FaceDetailer / Detailer For Each]
↓
检测人脸 → 裁剪/蒙版 → 局部 KSampler (denoise 0.4–0.6)
↓
[合成回全图 IMAGE] → Save
输入:主链 VAE Decode 的 IMAGE;
输出:修复后 IMAGE,可再接 Save。
4.1 常见参数
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参数 |
建议 |
|---|---|
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guide_size |
512 或 768(局部采样尺寸) |
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max_size |
限制大图检测 |
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denoise |
0.4–0.55 修脸 |
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steps |
15–20 |
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Prompt |
可继承主 Prompt 或加 |
五、Hand Detailer
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节点 HandDetailer 或 Detailer 选 hand 模型;
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denoise 可略高 0.5–0.65;
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负向加强
extra fingers, missing fingers。
顺序:先 脸 后 手,或只开其一减耗时。
六、与双 KSampler 组合
KSampler1 → KSampler2 → VAE Decode
↓
FaceDetailer → (HandDetailer) → Save
放大完成 再修脸,避免低分辨率脸被放大糊块。
七、InstantID + 脸区 inpaint
身份要求高时:
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Face Detailer 后脸仍不像 → 4-4 inpaint 蒙版仅脸;
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接 InstantID img2id,denoise 0.45,参考原身份图;
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weight 0.85,Prompt 只写质量词。
八、手动 inpaint 修脸(兜底)
自动检测失败时(侧脸、小人脸):
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PS / Mask Editor 画 脸椭圆;
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4-4 inpaint,denoise 0.45–0.55;
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Prompt:
detailed face, same person, sharp eyes。
九、常见问题
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问题 |
处理 |
|---|---|
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检测不到脸 |
降 detection threshold;换 yolo 模型 |
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修完脸与肤色脱节 |
降 denoise;羽化蒙版;整体 img2img 0.15 统一 |
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修脸换人了 |
denoise↓;InstantID inpaint |
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手更多指 |
HandDetailer + 负向 extra fingers |
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极慢 |
只修最大脸;降 guide_size |