📍 首先,访问Impact Pack的GitHub仓库:。📝 接着,在ComfyUI中新建一个节点,选择Impact节点,然后选择简易-面部细化。这个节点虽然看起来复杂,但实际上非常简单。白色框选部分是ksampler采样器的功能,其他部分是识别遮罩的设置,大部分时候保持默认即可。🔍 关于Impact Pack的探测器,它包括三种主要类型:BBOX、SAM和...
Impact Pack 的探测器包括三种主要类型:BBOX、SAM和SEGM。 BBOX 代表 Bounding Box,它将检测区域捕获为矩形区域。使用 bbox/face_yolov8m.pt 模型,您可以获得面部矩形区域的掩模。 SAM 使用Segment Anything技术生成轮廓蒙版。它不能单独使用,但是当与 BBOX 模型结合使用来指定检测目标时,它可以为检测到的对象创建...
玩AI绘画,手脸崩坏可谓家常便饭,再sd里我们都是借助after detailer来修复面部,但遗憾comfyui里没有这个插件,代替他的是impact-pack里面的simpe(简易)中的face detailer! 节点如图所示,这里面有两个检测器,第一个是bbox,这个其实是bounding box的缩写,它是用于描述物体在图像中的位置和大小的一个概念。这几个节点...
BBOX_DETECTOR → 带有特定提示的边界框检测模型 注意:使用该节点时需要安装 ComfyUI-CLIPSeg 节点扩展,安装方法为:打开manager管理器,点击Install Custom Nodes,在搜索框输入CLIPSeg安装即可。 示例: 注意事项 · 文本描述精度:确保输入的文本描述准确且清晰,以便CLIPSeg模型能够正确理解和处理。 · 模型参数配置:根据...
Impact Pack 的操作界面可能给人以复杂之感，但其实并不难上手。主要通过ksampler采样器和识别遮罩的设置来完成面部修复。大部分情况下，保持默认设置即可。Impact Pack 检测器分为 BBOX、SAM 和 SEGM 三种类型，分别用于面部、手部和全身的检测。BBOX 将检测区域捕捉为矩形，SAM 则通过 Segment Anything...
BBOX Detector(combined) 节点用于直接处理输入图像,通过目标检测模型同时进行对象识别和边界框提取。这个节点适合使用预训练的目标检测模型,如YOLO等。 输入: bbox_detector → BBOX类型的检测模型 image → 输入加载的图片 detailer_hook → impact库的一个特殊参数,用于在模型的不同阶段或特定事件发生时执行一些额外...
如果您加载bbox模型,则只有BBOX_MODEL在输出中有效,如果您加载segm模型,则只有SEGM_MODEL有效。 * Currently, Impact Pack is providing the more sophisticated SAM model instead of the SEGM_MODEL for silhouette extraction. 目前,Impact Pack正在提供更复杂的SAM模型,而不是SEGM_MODEL进行剪影提取。
ComfyUI-Impact-Pack 这个就是个重量级的插件了,包含了很多的功能,其中最让人念念不忘,强烈推荐的是它的DDetailer功能。 安装我就一带而过了,因为之后讲进阶的修脸时候会再次详细介绍如何具体的使用DDetailer。 · git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git ...
1、先安装ComfyUI-Impact-Pack ComfyUI里,插件叫节点。 打开管理器,搜索节点ComfyUI-Impact-Pack。 找到该节点后,点击右侧的安装。 2、安装 Ultralytics 包 还是在管理器里,点击安装pip包。 在弹出的网页里输入: install ultralytics --user 点击确定,然后重启启动器。
- **ComfyUI-Impact-Pack**:通过管理器安装此节点包。 - **Ultralytics包**:在管理器中安装pip包`ultralytics --user`,并重启启动器。 - **手动安装模型**: - 拷贝WebUI下的ADetailer模型到ComfyUI的对应目录。 - 下载并安装sams模型`sam_vit_b_01ec64.pth`。