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# Documentation
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- Class name: IPAdapterFaceID
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- Category: ipadapter/faceid
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus.git
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IPAdapterFaceID节点旨在成像流程中集成和处理面部识别数据。它利用高级模型提高面部识别任务的准确性，确保系统能够从图像中可靠地识别个人。
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# Input types
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## Required
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- model
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- 模型参数对于节点的操作至关重要，因为它定义了用于面部识别的机器学习模型。它是面部识别过程的主干，使节点能够分析和处理面部特征。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- ipadapter
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- ipadapter参数是必需的，因为它为节点提供了与系统中其他组件通信的必要接口，促进了面部识别数据的交换。
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- Comfy dtype: IPADAPTER
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- Python dtype: str
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- image
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- 图像输入对节点的功能至关重要，提供了面部识别模型分析的视觉数据。它是节点处理以提取面部特征进行识别的原始材料。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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## Optional
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- weight
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- 权重参数允许调整面部识别结果对总体结果的影响。它是一个调整因子，可以修改以在准确性和性能之间实现平衡。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- weight_faceidv2
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- weight_faceidv2参数用于微调FaceID版本2模型在面部识别过程中的贡献。它允许定制模型对最终识别结果的影响。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- combine_embeds
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- combine_embeds参数决定了面部识别过程中不同嵌入如何组合。它是融合面部特征数据以增强识别能力的关键因素。
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- Comfy dtype: COMBO[concat, add, subtract, average, norm average]
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- Python dtype: str
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- start_at
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- start_at参数指定面部特征提取过程的起始点。它用于控制用于面部识别的图像片段。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- end_at
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- end_at参数标记面部特征提取过程的终点。它与start_at一起，定义了用于分析的图像范围。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- embeds_scaling
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- embeds_scaling参数负责缩放面部识别中使用的嵌入。它调整特征向量的大小以优化识别过程。
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- Comfy dtype: COMBO[V only, K+V, K+V w/ C penalty, K+mean(V) w/ C penalty]
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- Python dtype: str
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# Output types
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- face_id_output
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- face_id_output在通过模型处理输入图像后提供最终的面部识别结果。它是节点分析的结晶，代表了识别任务的结果。
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- Comfy dtype: OUTPUT
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Usage tips
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- Infra type: GPU
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# Source code
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class IPAdapterFaceID(IPAdapterAdvanced):
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'model': ('MODEL',), 'ipadapter': ('IPADAPTER',), 'image': ('IMAGE',), 'weight': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': -1, 'max': 3, 'step': 0.05}), 'weight_faceidv2': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': -1, 'max': 5.0, 'step': 0.05}), 'weight_type': (WEIGHT_TYPES,), 'combine_embeds': (['concat', 'add', 'subtract', 'average', 'norm average'],), 'start_at': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'step': 0.001}), 'end_at': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'step': 0.001}), 'embeds_scaling': (['V only', 'K+V', 'K+V w/ C penalty', 'K+mean(V) w/ C penalty'],)}, 'optional': {'image_negative': ('IMAGE',), 'attn_mask': ('MASK',), 'clip_vision': ('CLIP_VISION',), 'insightface': ('INSIGHTFACE',)}}
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CATEGORY = 'ipadapter/faceid'
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