Tool: Face Blur Node | 人脸模糊节点 (YOLO supported)
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モデル説明
注：Haar Cascade はアニメスタイルには効果が低く、リアルなスタイルに適しています。YOLO は、より複雑なシーンを含むさまざまなスタイルで著しく精度が向上します。
ComfyUI 顔ブラーノード：LoRAトレーニングのための効率的なツール
LoRAトレーニング中、私は元の入力画像から拡大処理した画像の顔をぼかすことが頻繁に必要です。これはプライバシー保護のためだけでなく、モデルが特定の顔の特徴を学習しないようにするために重要です。しかし、この作業のためにComfyUIと外部の画像編集ツールの間を繰り返し行き来するのは面倒で非効率的でした。
この課題を解決するために、GeminiにカスタムComfyUIノードの開発を依頼しました。これらのノードはCPU（YOLOの場合、ultralyticsがGPUを利用可能であればGPUも）とOpenCV/YOLOライブラリを利用して、ComfyUI内で顔検出と円形グラデーションぼかしを実行し、ワークフローの効率を大幅に向上させます。
機能と使用方法：
ノードのインストール： 提供されたZIPパッケージを直接 ComfyUI/custom_nodes/ ディレクトリに展開し、ComfyUIを再起動してください。
「Circular Face Blur (Haar Cascade)」用：ノードは自動的に
haarcascade_frontalface_default.xmlファイル（パッケージのdata/サブフォルダに含まれています）を読み込みようとします。「Circular Face Blur (YOLO)」用：ノードのパラメータにYOLOモデルファイル（例：
face_yolov8m.pt）の絶対パスを指定する必要があります。
利用可能なノード：
Circular Face Blur (Haar Cascade)
説明：従来のOpenCV Haar Cascade分類器を使用して顔を検出します。高速ですが、明るさや角度、非現実的なスタイルには精度が低くなります。
主なパラメータ：
min_face_size：検出可能な最小の顔サイズ（ピクセル単位）。min_neighbors：顔検出の厳密さ（感度）。値が高いほど検出が厳しくなり、偽陽性が減少します。blur_radius_factor：円形ぼかし領域の半径係数。この値を大きくするとぼかし範囲が広がります。gradient_width_factor：ぼかしエッジのグラデーション幅係数。この値を大きくすると遷移が滑らかになります。expansion_margin_factor：ぼかし前拡張領域のマージン係数。初期ぼかし領域が円形ぼかし効果を完全に含むように十分な大きさを確保します。
Circular Face Blur (YOLO)
説明：高度なYOLOv8モデルを使用して、堅牢かつ高精度な顔検出を行います。さまざまな表情、角度、照明条件、さらには非現実的なスタイルでも大幅に優れた性能を発揮します。高精度が求められる場面におすすめです。
主なパラメータ：
yolo_model_path：（必須、絶対パスを使用してください。例：D:/ComfyUI/models/bbox/face_yolov8m.pt） ご使用のYOLOv8顔検出モデルファイルのパス。min_face_size：検出可能な最小の顔/オブジェクトサイズ（ピクセル単位）。このサイズより小さい検出結果は無視されます。confidence_threshold：ぼかし対象とする顔の最小信頼度スコア。値が高いほど検出が厳しくなります。blur_radius_factor：円形ぼかし領域の半径係数。gradient_width_factor：ぼかしエッジのグラデーション幅係数。expansion_margin_factor：ぼかし前拡張領域のマージン係数。
環境依存ライブラリ：ComfyUI環境に opencv-python、numpy、ultralytics ライブラリがインストールされていることを確認してください（pip install opencv-python numpy ultralytics）。