Simple Image to Image Face-detailer
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モデル説明
これは、ComfyUI用の汎用的な画像から画像への顔ディテール調整ワークフローで、どの画像モデルにも対応しています。全体的な結果は良好だが、顔が不完全、ディテールが不足している、または表情が不適切な既存の画像に最適です。
このワークフローはモデルに依存せず、チェックポイント、VAE、CLIPのローダー入力ノードを再接続するだけで、ご自身の環境に合わせることができます。
キャラクターロラを使用すれば、フェイススワップとしても機能する可能性があります。
核心的なアイデアはシンプルかつ効率的です：
ワークフローは元の画像、モデル、プロンプトを再利用し、顔の領域を分離して顔部分のみをアップスケールし再レンダリングした後、元の画像にシームレスに再結合します。これにより、元の構図、照明、スタイルを維持しつつ、顔のディテール、明瞭さ、表情の正確性を大幅に向上させます。
また、プロンプトのみで顔の表情を制御（感情、視線、口の位置、強度）でき、画像の他の部分には影響を与えません。
以下のような用途に最適です：
- 軟らかかったり崩れた顔の修正
- 目、肌のディテール、顔の構造の強化
- 画像全体を再生成することなく表情を微調整
- 異なるチェックポイントやスタイル間での一貫した結果の取得
ワークフローの仕組み（技術的概要）
1. ベース画像とモデル入力
元の画像は画像から画像へのパイプラインを通じて読み込まれます。
ベース画像の作成に使用した同じチェックポイント、VAE、CLIPを顔のディテール調整にも再利用します。
これによりスタイルの一貫性が保たれ、照明やテクスチャーの不一致によるアーティファクトを回避できます。
2. 顔検出とマスキング
Face Detailer / 顔検出ノードが顔の領域を自動的に特定します。
検出された顔の周囲に精密なマスクが生成されます。
画像のその他の部分は完全に変更から保護されます。
3. 顔部分のみのアップスケールと再サンプリング
マスクされた顔領域は：
クロップ
アップスケール（より高い有効解像度のために）
同じモデルと潜在空間を使用して再サンプリングされます
顔部分のみを処理するため、以下を強化しても画像全体が不安定になることはありません：
ステップ数を増やす
CFG値を強くする
より詳細なプロンプトを使用する
4. プロンプトによる表情制御
フェイスディテーラーは元のベースプロンプトを再利用し、任意で顔専用の追加プロンプトを指定できます。
表情（例：穏やか、怒り、誘惑的、疲れている、自信に満ちている）を指定することで、ワークフローは：
目、眉、口、顔の緊張度を調整
ポーズや体の形状に影響を与えずに自然に表情を変化
これは、微妙な感情変化に特に効果的です。
5. シームレスな再結合
精緻化された顔部分は、マスクを使用して元の画像にブレンドされます。
色、照明、テクスチャーの連続性が保たれます。
目立つ境界線、硬いエッジ、スタイルの断絶は一切発生しません。
主な利点
モデル非依存（任意のチェックポイントで動作）
非破壊的（顔部分のみを変更）
フル再生成なしで高ディテールな結果
顔の表情変更をサポート
高速かつリソース効率が良い
ローダー入力の再接続で簡単にカスタマイズ可能
⚠️ 注意点：背景や不要な顔
FaceDetailerは自動顔検出を使用しています。
画像に複数の人物、背景キャラクター、または遠くの小さな顔が含まれている場合、それらも検出・修正される可能性があります。ぼやけた顔、部分的な顔、背景の人物も含まれます。
このワークフローはメイン被写体の顔を精緻化することを目的としており、群衆の顔を処理するためのものではありません。
背景や小さな顔を無視する方法（簡単ガイド）
ガイドサイズ
小さな顔や遠くの顔を無視するには、ガイドサイズを増やしてください。
シングル被写体画像には、640–768の値が最適です。これが最も重要な設定です。
バウンディングボックスしきい値
信頼度しきい値を上げることで、ぼやけた低品質な顔をスキップできます。
よりクリーンな検出には0.60–0.70をお勧めします。
クロップファクター
クロップファクターを下げると、周囲の領域の含まれる範囲が減り、近くの背景の顔を拾うのを防ぎます。
推奨範囲：1.5–2.0
SAM検出バイアス
検出を中央に固定することで、メイン被写体を優先し、端や背景の顔を無視できます。
ドロップサイズ
この値を大きくすると、非常に小さな顔検出を除外できます。
混雑したシーンには20以上を使用してください。