CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/AV_FaceDetailer.md

Documentation

• Class name: AV_FaceDetailer
• Category: ArtVenture/Detailer
• Output node: False

AV_FaceDetailer 节点旨在增强图像中的面部细节。它属于 ArtVenture/Detailer 类别,利用先进的细节处理技术来改善面部特征。该节点提供了一个可选的开关,允许用户启用或禁用这个增强过程。

Input types

Required

• image
  • 输入的源图像,将在其上进行面部细节增强。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: unknown
• model
  • 用于面部细节增强的模型。
  • Comfy dtype: MODEL
  • Python dtype: unknown
• clip
  • 用于图像处理的 CLIP 模型。
  • Comfy dtype: CLIP
  • Python dtype: unknown
• vae
  • 用于图像处理的 VAE 模型。
  • Comfy dtype: VAE
  • Python dtype: unknown
• guide_size
  • 指导图像的大小参数。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: unknown
• guide_size_for
  • 指导图像大小的适用对象。
  • Comfy dtype: BOOLEAN
  • Python dtype: unknown
• max_size
  • 处理图像的最大尺寸限制。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: unknown
• seed
  • 随机种子,用于确保结果的可重复性。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown
• steps
  • 处理步骤数。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown
• cfg
  • 配置参数,可能影响处理的强度或方式。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: unknown
• sampler_name
  • 使用的采样器名称。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: unknown
• scheduler
  • 使用的调度器类型。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: unknown
• positive
  • 正面提示条件。
  • Comfy dtype: CONDITIONING
  • Python dtype: unknown
• negative
  • 负面提示条件。
  • Comfy dtype: CONDITIONING
  • Python dtype: unknown
• denoise
  • 去噪强度参数。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: unknown
• feather
  • 羽化效果的强度。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown
• noise_mask
  • 是否使用噪声遮罩。
  • Comfy dtype: BOOLEAN
  • Python dtype: unknown
• force_inpaint
  • 是否强制执行修复绘制。
  • Comfy dtype: BOOLEAN
  • Python dtype: unknown
• bbox_threshold
  • 边界框检测的阈值。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: unknown
• bbox_dilation
  • 边界框扩张参数。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown
• bbox_crop_factor
  • 边界框裁剪因子。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: unknown
• sam_detection_hint
  • SAM (Segment Anything Model) 检测提示。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: unknown
• sam_dilation
  • SAM 膨胀参数。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown
• sam_threshold
  • SAM 阈值参数。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: unknown
• sam_bbox_expansion
  • SAM 边界框扩展参数。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown
• sam_mask_hint_threshold
  • SAM 遮罩提示阈值。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: unknown
• sam_mask_hint_use_negative
  • SAM 遮罩提示是否使用负面信息。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: unknown
• drop_size
  • 丢弃的大小参数。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown
• bbox_detector
  • 边界框检测器。
  • Comfy dtype: BBOX_DETECTOR
  • Python dtype: unknown
• wildcard
  • 通配符参数,可能用于灵活配置。
  • Comfy dtype: STRING
  • Python dtype: unknown
• cycle
  • 处理循环次数。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown

Optional

• sam_model_opt
  • 可选的 SAM 模型。
  • Comfy dtype: SAM_MODEL
  • Python dtype: unknown
• segm_detector_opt
  • 可选的分割检测器。
  • Comfy dtype: SEGM_DETECTOR
  • Python dtype: unknown
• detailer_hook
  • 细节处理器钩子。
  • Comfy dtype: DETAILER_HOOK
  • Python dtype: unknown
• inpaint_model
  • 是否使用修复绘制模型。
  • Comfy dtype: BOOLEAN
  • Python dtype: unknown
• noise_mask_feather
  • 噪声遮罩的羽化参数。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown
• enabled
  • 此参数允许用户启用或禁用面部细节处理过程,为图像处理提供了灵活性。
  • Comfy dtype: BOOLEAN
  • Python dtype: bool

Output types

• image
  • 处理后的图像输出。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: unknown
• cropped_refined
  • 精细化后的裁剪图像。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: unknown
• cropped_enhanced_alpha
  • 带有增强 alpha 通道的裁剪图像。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: unknown
• mask
  • 处理过程中生成的遮罩。
  • Comfy dtype: MASK
  • Python dtype: unknown
• detailer_pipe
  • 细节处理管道的输出。
  • Comfy dtype: DETAILER_PIPE
  • Python dtype: unknown
• cnet_images
  • 控制网络相关的图像输出。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: unknown
• ui
  • 输出包括原始图像(如果启用了面部细节增强)以及额外的处理信息。

Usage tips

• Infra type: CPU
• Common nodes: unknown

Source code

    class AV_FaceDetailer(FaceDetailer):
        @classmethod
        def INPUT_TYPES(s):
            inputs = FaceDetailer.INPUT_TYPES()
            inputs["optional"]["enabled"] = (
                "BOOLEAN",
                {"default": True, "label_on": "enabled", "label_off": "disabled"},
            )
            return inputs

        CATEGORY = "ArtVenture/Detailer"

        def args_to_pipe(self, args: dict):
            hook_args = [
                "model",
                "clip",
                "vae",
                "positive",
                "negative",
                "wildcard",
                "bbox_detector",
                "segm_detector_opt",
                "sam_model_opt",
                "detailer_hook",
            ]

            pipe_args = []
            for arg in hook_args:
                pipe_args.append(args.get(arg, None))

            return tuple(pipe_args + [None, None, None, None])

        def doit(self, image, *args, enabled=True, **kwargs):
            if enabled:
                return super().doit(image, *args, **kwargs)
            else:
                pipe = self.args_to_pipe(kwargs)
                return (image, [], [], None, pipe, [])