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# Documentation
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- Class name: FaceKeypointsPreprocessor
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- Category: InstantID
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID.git
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FaceKeypointsPreprocessor节点旨在通过预处理图像来提取和利用面部关键点，从而增强面部识别任务。该节点利用先进的面部分析技术来识别和处理面部特征，这对于提高后续面部识别模型的准确性和效率至关重要。通过专注于提取关键的面部点，该节点有助于更细致地理解面部结构，从而促进更有效的面部分析。
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# Input types
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## Required
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- faceanalysis
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- faceanalysis参数是必需的，因为它提供了图像预处理所需的面部分析模型及其相关特征。它在检测和提取面部关键点中发挥关键作用，直接影响预处理的有效性。
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- Comfy dtype: FACEANALYSIS
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- Python dtype: InsightFaceModel
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- image
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- image参数是FaceKeypointsPreprocessor处理的输入图像。它是节点操作的基础，是提取面部关键点的来源。图像的质量和分辨率直接影响面部特征检测的准确性。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: PIL.Image
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# Output types
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- face_kps
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- FaceKeypointsPreprocessor的输出，face_kps，是从输入图像中提取的面部关键点的表示。这些关键点非常重要，因为它们为后续的面部识别和分析任务提供了基础，使得面部特征的识别和理解更加精确。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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```
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class FaceKeypointsPreprocessor:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'faceanalysis': ('FACEANALYSIS',), 'image': ('IMAGE',)}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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FUNCTION = 'preprocess_image'
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CATEGORY = 'InstantID'
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def preprocess_image(self, faceanalysis, image):
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face_kps = extractFeatures(faceanalysis, image, extract_kps=True)
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if face_kps is None:
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face_kps = torch.zeros_like(image)
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print(f'\x1b[33mWARNING: no face detected, unable to extract the keypoints!\x1b[0m')
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return (face_kps,)
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