Eyeful | 适用于任何数字图像的 Adetailer 和 ComfyUI 强大眼部检测

版本 2️⃣ 更新：

经过此前用户需求反馈与多重应用场景优化，最全面、最强大的眼部检测模型现已回归，并迎来一次大规模的 v2 更新。该模型已重新训练两次，分别针对“双目”与“单目”所有使用场景，采用规模大得多的数据集。

🖌️ 本模型的眼部检测规则经过精心优化，旨在精准识别人们希望进行局部重绘或高亮的区域，同时尽量避免误检：

匹配：

☑️ 任何类似面部结构上的单眼或双眼
☑️ 类似动物眼睛的黑色小眼珠
☑️ 无眼睛，但在眼睛应处位置有明亮高光（例如斗篷下）
☑️ 侧面视角的眼睛，若可见巩膜
☑️ （针对双目）仅可见一只眼睛时，也应识别单眼

忽略：

❌ 护目镜、太阳镜或任何类型面罩
❌ 类似头骨的眼窝或孔洞，无眼睛的结构
❌ 无高光的纯黑平面眼睛

关于：Eyeful 是一个自定义训练的 YOLOv8 模型，专为与 ADetailer 或其他兼容边界框/检测的插件（适用于 Automatic1111 或 ComfyUI）设计。该网络也可通过 Ultralytics 独立运行。

检测能力：本模型拥有强大的自定义训练数据集与专属训练流程，可识别各种风格的眼部图像，包括绘画、艺术风格、3D、写实、动漫、漫画，甚至部分像素艺术。

设置

检测置信度阈值：>0.40
模型路径（A1111）：将压缩包解压至 models/adetailer 文件夹
模型路径（Comfy）：将压缩包解压至 models/ultralytics/bbox 文件夹

失败案例：由于训练中需平衡准确率与误检率，部分过于风格化或抽象的眼部可能不会被识别，以避免引入过多误报。本模型力求在“你可能认为值得高亮的眼部”与“非眼部结构”之间取得最佳平衡：类似人类的动物眼睛：是；太阳镜：否，等等。

若图像为极端特写，且整个画面仅为眼球，则可能触发多重检测。但此时，你本就不应使用本模型。